基于改进随机森林算法的电动汽车充电预测

• 作者: 李永攀 毛为真 解大 陆轶祺
• 来源期刊: 上海节能
• 关键词: 电动汽车 随机森林 充电负荷 数据分析 负荷预测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 节能论坛
• 页码范围: 920-925
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2019.11.011

摘要

为了应对电动汽车充电需求规模越来越大的现状,提出了一种基于针对单一充电站负荷的随机森林电动汽车充电负荷预测方法,通过对Cart回归算法完成对于具体充电站的短期充电负荷预测,从时间及空间角度对区域内各充电站充电负荷的数据分析,将该算法付诸实践,确定了当前电动汽车充电负荷数据在算法中的应用形式,并验证了预测算法的准确性,能可靠投入实用,通过充电负荷的预测为供电商和用户提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解大	上海交通大学电子信息与电气工程学院	192	1844	21.0	35.0
2	毛为真		3	14	1.0	3.0
3	李永攀		13	30	3.0	4.0
4	陆轶祺	上海交通大学电子信息与电气工程学院	10	7	2.0	2.0