基于组合预测模型的电动汽车充电站短期负荷预测研究

• 作者: 刘志欣 李兴波 陈希强
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: ELMAN神经网络 粒子群算法 模糊控制 组合预测模型 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 字数: 4538字
• 语种: 中文

摘要

针对电动汽车充电站充电功率随机性大的难题,本文建立了ELMAN反馈式神经网络预测模型,然后采用粒子群算法对其进行优化,接着将优化之后的模型与模糊控制相结合,最终建立3种模型相结合的组合预测模型,并以青岛地区某一充电站的实际负荷数据为算例,验证了组合预测模型的有效性,提高了电动汽车充电站短期负荷预测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈希强		1	2	1.0	1.0