基于WNN的公交充电站短期负荷预测方法

发布时间：2017-06-25 22:15

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【摘要】：开展电动汽车充电负荷预测研究是引导电动汽车进行有序充放电的基础。依据当前广东某电动公交充电站的相关实测数据,对电动公交充电站负荷特征进行分析,提出一种基于小波神经网络(WNN)的电动公交站短期负荷预测方法。利用该方法对随机选取的两组测试日进行预测实例分析,并与单一BP网络模型的预测效果进行比较。统计结果表明,基于WNN的预测方法具有较高的预测精度,满足一定的应用要求,适用于电动公交充电站短期负荷预测。
【作者单位】： 长沙师范学院电子信息工程系;
【关键词】： 电动公交车 小波神经网络 短期负荷预测 BP神经网络 充电站
【基金】：湖南省教育厅科学研究项目(14C0272) 湖南省自然科学基金(2015JJ2014)
【分类号】：TM715;TP183
【正文快照】： 发展电动汽车是解决当下全国雾霾天气的一项举措,能够实现能源清洁环保利用。据分析中国电动汽车发展现状,电动汽车主要类型有公交车、公务车、出租车和私家车等[1]。到2015年我国公交车保有量会达到60万辆,而电动公交车的保有量则会增长到8.3万辆,占比达到13.8%,主要包括插电

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