基于深度学习的充电站容量规划方法

• 作者: 侯兴哲 刘永相 孙洪亮 徐婷婷 朱珠 李智 龙羿
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 充电站定容 电动汽车 大数据
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 字数: 5633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC170732

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯兴哲	国网重庆市电力公司电力科学研究院	40	133	6.0	10.0
2	朱珠	国网重庆市电力公司电力科学研究院	4	12	1.0	3.0
3	孙洪亮	国网重庆市电力公司电力科学研究院	16	87	4.0	9.0
4	李智	国网重庆市电力公司电力科学研究院	2	14	2.0	2.0
5	刘永相	国网重庆市电力公司电力科学研究院	7	29	4.0	5.0
6	龙羿	国网重庆市电力公司电力科学研究院	7	22	3.0	4.0
7	徐婷婷	国网重庆市电力公司电力科学研究院	4	14	2.0	3.0