基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

TM73; 针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,文中提出一种结合出行链理论和实际地理信息的电动汽车充电负荷预测方法.基于路网融合及出行链理论,对电动汽车充电需求的时空特性建立模型,以此模拟用户的出行行为特性.同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷.算例结果表明,所提出的模型能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷变化规律,分析不同功能区、不同行政区域下的电动汽车充电需求负荷特性.仿真结果验证了所提模型和方法的有效性....

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Bibliographic Details
Published in电力工程技术 Vol. 43; no. 3; pp. 130 - 139
Main Authors 沈筱琦, 方鑫, 谭林林, 李心果, 孙佳启
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东南大学电气工程学院,江苏南京 210096%东南大学软件学院,江苏苏州 210018 2024
Subjects
Markov chain
Floyd算法
geographic information
travel chain
load forecasting
出行链
Floyd algorithm
负荷预测
地理信息
马尔可夫链
charging demand
充电需求
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ISSN2096-3203
DOI10.12158/j.2096-3203.2024.03.014

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Summary:TM73; 针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,文中提出一种结合出行链理论和实际地理信息的电动汽车充电负荷预测方法.基于路网融合及出行链理论,对电动汽车充电需求的时空特性建立模型,以此模拟用户的出行行为特性.同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷.算例结果表明,所提出的模型能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷变化规律,分析不同功能区、不同行政区域下的电动汽车充电需求负荷特性.仿真结果验证了所提模型和方法的有效性.
ISSN:2096-3203
DOI:10.12158/j.2096-3203.2024.03.014