考虑数据新鲜度和交叉熵的电动汽车短期充电负荷预测模型

发布时间：2017-09-22 08:13

  本文关键词：考虑数据新鲜度和交叉熵的电动汽车短期充电负荷预测模型

  更多相关文章： 电动汽车 负荷预测 交叉熵 新鲜度函数 数据有效性 权重优化

【摘要】：研究了公交车充电站短期负荷预测方法,提出了一种基于数据新鲜度和交叉熵的组合预测模型。首先,对公交车充电站的负荷特性进行分析,发现日充电负荷具有波动大、周期性、与气象条件(温度、降雨等)密切相关的特点。其次,对组合预测模型在累积历史预测误差的过程中作了如下改进:1考虑充电负荷样本数据的时间特征和波动性特征,给出了基于灰色关联度的相似日选取方法;2考虑单一模型在预测过程中的精度和稳定度,基于交叉熵和正态分布概率密度函数建立组合预测模型,动态地调整权重系数;3充分考虑数据源的时间有效性,提出新鲜度函数的概念,改善了单一预测方法的概率密度分布函数,进而优化组合预测的权重系数,进一步提高组合模型预测精度。基于北京市某公交车充电站的历史充电数据构建训练样本和测试样本,通过与单一预测模型和其他组合模型的预测结果进行比较,证明了所提组合预测模型的有效性。
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室华北电力大学;
【关键词】： 电动汽车 负荷预测 交叉熵 新鲜度函数 数据有效性 权重优化
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2013BAA02B02)~~
【分类号】：U491.8;TM715
【正文快照】： 上网日期:2016-05-05。0引言为了减少CO2的排放以及缓解能源危机,各国政府已经越来越关注电动汽车(electric vehicle,EV)的发展[1-3]。通过EV有序充电,可以削峰填谷、减小网损、改善电压质量,保证电网的安全经济运行[4-6]。但由于EV充电负荷波动较大,并且和当日的温度、天气等

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1 蒋洋;张星臣;王永亮;;多式联运运输方案选择的交叉熵方法[J];交通运输系统工程与信息;2012年05期

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本文编号：899708