有源配电网中插电式电动汽车的模糊负荷建模与优化规划

• 作者: 魏秋兰 朱布博 刘涛
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 有源配电网 电动汽车 充电桩 模糊负荷模型 算法优化 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理|Information Technology and Image Processing
• 页码范围: 108-111
• 页数: 4页
• 分类号: TM425
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2105776

摘要

针对电网内逐渐增加的插电式电动汽车充电桩负荷模糊负荷模型问题,设计了基于线性重投影算法的数据模糊化过程,利用多列深度卷积模糊神经网络对数据进行分析,利用线性重投影算法的逆函数对数据进行解模糊,最终利用24 h时序下的输入数据前推24 h进行高精度预测估计.结果 为该算法在大时序前推幅度的数据预测估计计算需求下,大幅度提升了传统曲线估计算法的精度.结果 表明,该模型有效提升了电动汽车充电电网的管理效率,适用于插电式汽车充电桩的负荷管理.