基于遗传算法优化神经网络的电动汽车负荷短期预测

• 作者: 孙婉婉 杨乐
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 负荷预测 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 18-21,32
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 3764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-3175.2019.09.004

摘要

开展电动汽车(EV)充电负荷预测在一定程度上可以有效缓解EV充电对配电网产生的影响.提出一种用遗传算法(GA)同时优化神经网络权阈值(连接权)和结构即隐含层单元数的EV充电负荷的预测方法,并与BP神经网络预测方法进行对比.实验结果表明所提出的预测方法有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙婉婉		1	2	1.0	1.0
2	杨乐		2	2	1.0	1.0