典型文献
新型大规模电动汽车充电负荷预测方法及其在区域配电网中的应用
文献摘要：
越来越多的电动汽车(EV)保有量将对现有的居民微电网及配电网络(PDN)构成潜在威胁,大规模的电动汽车充电负荷将影响配电网的运行.采用K-means和长短期记忆神经网络(LSTM)算法,提出了一种大规模电动汽车充电负荷的日负荷曲线预测方法.为突出未来电动汽车数量的不确定性,将根据不同的电动汽车增长模型预测电动汽车的数量.考虑到大规模的电动汽车充电负载,系统的方法包括电动汽车充电配置文件和未来的电动汽车保有量可以预估未来电动汽车充电负载.该方法在湖北省的实证分析中得到了验证.仿真结果表明,预计在2025年电动汽车充电负荷的最大值将出现在18:00,达到938.66 MW,比现有负荷峰值提升2.01％.
文献关键词：
电动车;日负荷曲线;充电负载;配电网
中图分类号：
作者姓名：
熊昊哲;刘曼佳;向慕超;赵子龙;唐金锐
作者机构：
国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北 武汉 430077;武汉理工大学 自动化学院,湖北 武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]熊昊哲;刘曼佳;向慕超;赵子龙;唐金锐-.新型大规模电动汽车充电负荷预测方法及其在区域配电网中的应用)[J].湖北电力,2022(05):31-36
A类：
电动汽车充电负载
B类：
大规模电动汽车,电动汽车充电负荷,充电负荷预测,负荷预测方法,区域配电网,EV,微电网,配电网络,PDN,means,长短期记忆神经网络,日负荷曲线,曲线预测方法,来电,增长模型,配置文件,电动汽车保有量,MW,负荷峰值,电动车
AB值：
0.211102
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