城市路网中考虑多方影响的电动汽车能耗预测

• 作者: 余子容 程杉 程江洲 郭思涵 阮曾成
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 能耗预测 城市路网 S-LSTM神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 90-97
• 页数: 8页
• 分类号: TM93
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.20.013

摘要

为加快电动汽车行业低碳发展进程,调整交通运输领域能源组成结构,对于电动汽车能量消耗方面的研究成为当下重点.文中分析了天气因素、社会因素以及路网线路特性等因素对道路行车速度的影响,构建基于平均速度预测的电动汽车能耗模型;提出考虑样本相似度的长短期记忆神经网络,对电动汽车平均速度进行预测,计算汽车行驶能耗,结合空调能耗得出单位里程电动汽车总耗电量;最后,基于杭州市交通路网进行算例分析,结果表明,对比传统LSTM神经网络与BP神经网络,改进的LSTM神经网络预测精度更高、泛化能力更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程江洲		34	54	5.0	6.0
2	程杉		27	40	4.0	5.0
3	郭思涵		4	0	0.0	0.0
4	余子容		1	0	0.0	0.0
5	阮曾成		2	0	0.0	0.0