基于出行链数据的电动汽车充电需求预测模型

doi:10.3969/j.issn.1674-8425（Z）.2020.06.001

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (6): 1-8.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425（Z）.2020.06.001

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基于出行链数据的电动汽车充电需求预测模型

罗江鹏，张玮，王国林，张树培

收稿日期:2019-05-09 发布日期:2020-07-08
作者简介:罗江鹏,男,硕士,主要从事电动汽车充电站布局规划方面研究,E-mail:18851401056@163.com。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2018YFB0106405);江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(13JDG036)

Received:2019-05-09 Published:2020-07-08

摘要/Abstract

摘要： 为解决电动汽车充电站规划过程中用户充电需求信息缺乏的问题，结合贝叶斯理论，构建了一种基于出行链数据的电动汽车充电需求预测模型。采用蒙特卡洛法，对路网用户充电需求参数进行模拟。研究结果表明：结合贝叶斯理论，可简便地获取用户产生充电意愿时的剩余电量与毗邻行程所需电量的概率分布；用户充电选择模型能模拟不同停车时长下的用户充电选择；基于历史出行链数据，所提出的充电需求预测模型能准确地预测用户充电需求参数，预测值概率误差处于 ±３％以内。该方法可为城市充电站选址和定容等领域的研究提供充电需求状态分布信息。

关键词: 电动汽车, 充电需求预测, 贝叶斯理论, 蒙特卡洛法

中图分类号:

TM714

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