【摘要】：針對(duì)電動(dòng)汽車空間負(fù)荷預(yù)測(cè)中充電地點(diǎn)、充電方式不確定性的難題,提出了一種基于交通出行矩陣和云模型的充電負(fù)荷時(shí)空分布預(yù)測(cè)方法。首先,通過(guò)監(jiān)測(cè)道路流量,反推小區(qū)的交通吸引量,動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)不同地點(diǎn)的停車概率。其次,在選擇充電方式時(shí),根據(jù)快充、慢充特點(diǎn),制定用戶心理到快充概率之間的轉(zhuǎn)換規(guī)則,并在規(guī)則中引入云模型,體現(xiàn)用戶決策的隨機(jī)性和模糊性。最后,利用蒙特卡洛法分析計(jì)算出不同充電地點(diǎn)的負(fù)荷時(shí)間曲線,并以某城市中心城區(qū)的數(shù)據(jù)為例,驗(yàn)證了該方法的有效性。計(jì)算結(jié)果表明,不同小區(qū)、不同工作日的交通量變化明顯,且充電負(fù)荷曲線受交通量變化的影響顯著;快充負(fù)荷將在一定范圍內(nèi)隨機(jī)波動(dòng),提高慢充失效閾值將減小快充負(fù)荷峰值。
[Abstract]:In order to solve the problem of uncertainty of charging location and charging mode in space load forecasting of electric vehicles, a new method based on traffic travel matrix and cloud model is proposed to predict the temporal and spatial distribution of charging load. Firstly, the parking probability of different locations is predicted dynamically by monitoring the road flow and pushing back the traffic attraction of the residential area. Secondly, according to the characteristics of fast charging and slow charging, the conversion rules from user psychology to quick charge probability are formulated, and cloud model is introduced into the rules to reflect the randomness and fuzziness of user decision. Finally, the load time curves of different charging sites are calculated by Monte Carlo method, and the validity of this method is verified by taking the data of a city central city as an example. The results show that the traffic volume changes obviously in different residential areas, and the charge load curve is significantly affected by the traffic volume change, and the fast charge load will fluctuate randomly in a certain range. Increasing the failure threshold of slow charge will reduce the peak value of fast charge load.
【作者單位】： 安徽省新能源利用與節(jié)能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(合肥工業(yè)大學(xué));
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2011AA05A107)
【分類號(hào)】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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本文編號(hào)：2185003