發(fā)布時(shí)間：2021-04-10 08:42

　　近年來(lái),在全球經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的進(jìn)程中,溫室效應(yīng)、能源短缺以及環(huán)境破壞的現(xiàn)象頻繁發(fā)生,在這種大背景之下,綠色交通已經(jīng)成為了發(fā)展的方向。此外,電動(dòng)汽車具有節(jié)能、低排放的優(yōu)點(diǎn),但同時(shí)具有波動(dòng)性、不確定性的特點(diǎn)。所以,對(duì)電動(dòng)汽車的負(fù)荷開(kāi)展預(yù)測(cè)工作,可以據(jù)此指導(dǎo)電動(dòng)汽車的充電,從而降低電網(wǎng)的峰谷差,提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性,充分的利用電網(wǎng),為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。本文針對(duì)電動(dòng)汽車負(fù)荷的預(yù)測(cè)問(wèn)題,進(jìn)行了如下研究:首先,調(diào)研國(guó)內(nèi)外電動(dòng)汽車發(fā)展歷程和發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)了負(fù)荷預(yù)測(cè)的常用算法,以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,基于電動(dòng)汽車負(fù)荷歷史數(shù)據(jù),對(duì)負(fù)荷變化特性進(jìn)行完善的研究,包括自身的波動(dòng)性、周期性,以及與負(fù)荷變化相關(guān)的因素分析,包括溫度、降雨等,從而充分的說(shuō)明電動(dòng)汽車負(fù)荷變化的重要因素。然后,基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),采用模糊聚類的方法,對(duì)預(yù)測(cè)日與歷史日期的相似度進(jìn)行計(jì)算,通過(guò)有序排列得到最佳的相似日,從而為篩選歷史數(shù)據(jù)的有效性提供科學(xué)方法。最后,提出基于權(quán)重的組合預(yù)測(cè)方法,將不同方法側(cè)重的數(shù)據(jù)特征綜合起來(lái),有效地提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。并根據(jù)組合預(yù)測(cè)的特征,對(duì)權(quán)重的確定方法進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)對(duì)沈陽(yáng)地區(qū)電動(dòng)汽車實(shí)際負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-5日最大負(fù)荷和日最高溫度比較

第 3 章 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相似日選取方法遞閉包法價(jià)矩陣就可以得出一個(gè)分類。需要說(shuō)明的是，所矩陣，但并不都為模糊等價(jià)矩陣。所以，為了對(duì)矩陣建立起新的模糊等價(jià)矩陣。 R 而言，計(jì)算出2R,4R,…,t2R ,…,當(dāng)?shù)谝淮纬霈F(xiàn)。求出kR 以后，選取合適的閾值 ，進(jìn)行截割 水平上是同類的，當(dāng)ijr 時(shí)，ix 與jx 歸為一類了動(dòng)態(tài)聚類，上述方法稱為模糊聚類傳遞閉包法

第 3 章 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相似日選取方法日的選取選出與預(yù)測(cè)日最為接近的相似日，要對(duì)預(yù)測(cè)日的各種特征向量進(jìn)定評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)。首先，分析預(yù)測(cè)日時(shí)，需要對(duì)其各類影響因素的重分析主次關(guān)系，合理的進(jìn)行取舍。在此基礎(chǔ)上，優(yōu)先考量重要程度出預(yù)測(cè)日的特征向量。其次，在建立評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，通過(guò)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)可史日的相似程度，在此基礎(chǔ)上，就可以求出總體相似度，并對(duì)相似得出最佳相似日。圖 3-2 中給出了相似日的具體選擇方式。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]電動(dòng)汽車負(fù)荷的多因素預(yù)測(cè)模型及其對(duì)電網(wǎng)的影響分析[D]. 李雨哲.重慶大學(xué) 2016
[2]廣東省電動(dòng)汽車負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D]. 高科.北京交通大學(xué) 2016
[3]電動(dòng)汽車充/換電站短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究[D]. 徐曉波.華北電力大學(xué) 2015
[4]電動(dòng)汽車對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行的影響研究[D]. 劉建軍.青島大學(xué) 2013
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[D]. 李寶玉.湖南大學(xué) 2013
[6]我國(guó)純電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展：前景展望及策略選擇[D]. 張明.四川省社會(huì)科學(xué)院 2011
[7]上海電動(dòng)汽車及其充電基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)模式的研究[D]. 申善毅.上海交通大學(xué) 2011
[8]基于相似日和支持向量機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D]. 劉晶.華南理工大學(xué) 2010
[9]基于聚類分析與SVM的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D]. 譚海龍.中南大學(xué) 2009
[10]支持向量機(jī)在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 關(guān)穎.天津大學(xué) 2006



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