电动汽车充电负荷滚动预测研究

• 作者: 吴恒 徐玉韬 班国邦 袁旭峰 谈竹奎 谢百明 陈玉峰
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车充电负荷 滚动预测 BP神经网络 指数平滑法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 149-154,159
• 页数: 7页
• 分类号: TN01
• 字数: 4395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6236.2019.01.029

摘要

快速、准确地预测电动汽车充电负荷是实现电动汽车充放电行为控制的基础.该文围绕电动汽车充电负荷预测开展研究,基于电动汽车充电负荷分布特性分析,综合比较各类负荷预测方法的特点,提出了基于BP神经网络和指数平滑法进行电动汽车充电负荷的滚动预测,对选取的算法进行仿真分析,并结合充电负荷的日预测,比较两者的误差,滚动预测的精度要高于日预测的结论,验证了电动汽车充电负荷滚动预测的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谈竹奎	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	39	68	5.0	6.0
2	徐玉韬	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	45	71	5.0	7.0
3	谢百明	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	16	22	3.0	4.0
4	班国邦	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	11	10	2.0	2.0
5	吴恒		9	45	5.0	6.0
6	袁旭峰	贵州电网有限责任公司电力科学研究院	12	55	4.0	7.0
7	陈玉峰		5	20	3.0	4.0