本文選題：充電站定容　切入點(diǎn)：電動(dòng)汽車(chē)　出處：《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2017年21期

【摘要】：隨著電動(dòng)汽車(chē)充電設(shè)施建設(shè)的日益增長(zhǎng),區(qū)域內(nèi)社會(huì)用戶所需要的電動(dòng)汽車(chē)供電容量的預(yù)測(cè)問(wèn)題成為影響充電站建設(shè)規(guī)劃的關(guān)鍵問(wèn)題。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)特征研究理論,提供了一種基于充電站容量影響因子的機(jī)器學(xué)習(xí)容量規(guī)劃預(yù)測(cè)方法。該方法以充電站周邊交通、區(qū)域發(fā)展和電網(wǎng)安全等環(huán)境影響因子為基礎(chǔ),訓(xùn)練并建立服務(wù)環(huán)境與充電需求的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射模型。實(shí)驗(yàn)表明,該模型對(duì)待建充電站周邊環(huán)境影響因子進(jìn)行分析后可以給出待建充電站的理想充電容量,從而解決待建充電站的充電容量定容問(wèn)題。
[Abstract]:With the increasing of electric vehicle charging facilities for electric vehicles, power supply capacity prediction problem of social users in the region to become a key problem in the planning and construction of charging stations. According to the data characteristics of deep learning theory, provides a charging station capacity factor of machine learning capacity planning method based on the method to forecast. The charging station surrounding traffic, regional development and security environment factors based on mapping model of neural network training and the establishment of service environment and charging demand. Experimental results show that the model to build charging stations surrounding environment factors in the analysis can give the ideal charging capacity of the charging station to be built, so as to solve the charging capacity of the station the accommodation problem of charging.

【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(2015BAG10B00)
【分類(lèi)號(hào)】：TM73;U491.8

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本文編號(hào)：1728485