基于深度学习的充电站容量规划方法
本文选题：充电站定容 切入点：电动汽车 出处：《电力系统保护与控制》2017年21期
【摘要】：随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。
[Abstract]:With the increasing of electric vehicle charging facilities for electric vehicles, power supply capacity prediction problem of social users in the region to become a key problem in the planning and construction of charging stations. According to the data characteristics of deep learning theory, provides a charging station capacity factor of machine learning capacity planning method based on the method to forecast. The charging station surrounding traffic, regional development and security environment factors based on mapping model of neural network training and the establishment of service environment and charging demand. Experimental results show that the model to build charging stations surrounding environment factors in the analysis can give the ideal charging capacity of the charging station to be built, so as to solve the charging capacity of the station the accommodation problem of charging.
【作者单位】： 国网重庆市电力公司电力科学研究院;
【基金】：国家科技支撑计划课题(2015BAG10B00)
【分类号】：TM73;U491.8
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，本文编号：1728485
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