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摘要:
针对电动汽车空间负荷预测中充电地点、充电方式不确定性的难题,提出了一种基于交通出行矩阵和云模型的充电负荷时空分布预测方法.首先,通过监测道路流量,反推小区的交通吸引量,动态预测不同地点的停车概率.其次,在选择充电方式时,根据快充、慢充特点,制定用户心理到快充概率之间的转换规则,并在规则中引入云模型,体现用户决策的随机性和模糊性.最后,利用蒙特卡洛法分析计算出不同充电地点的负荷时间曲线,并以某城市中心城区的数据为例,验证了该方法的有效性.计算结果表明,不同小区、不同工作日的交通量变化明显,且充电负荷曲线受交通量变化的影响显著;快充负荷将在一定范围内随机波动,提高慢充失效阈值将减小快充负荷峰值.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于交通出行矩阵的私家车充电负荷时空分布预测
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 交通出行矩阵 云模型 电动汽车 充电负荷 时空分布
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 电力系统及其自动化
研究方向 页码范围 78-87
页数 10页 分类号 TM71
字数 7118字 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
交通出行矩阵
云模型
电动汽车
充电负荷
时空分布
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
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