典型文献
基于图WaveNet的电动汽车充电负荷预测
文献摘要:
为了更好地挖掘电网-交通网强耦合态势下电动汽车充电负荷的时空动态特征,提高充电负荷预测精度,提出了一种基于图WaveNet的电动汽车充电负荷预测框架.首先,将耦合的电网-交通网中的充电站看作充电负荷节点;然后,把充电站的充电负荷数据作为节点的特征信息,将各个节点构造成一张图,并把蕴含充电负荷空间维信息的图和充电负荷的时间维信息输入自适应图WaveNet框架中进行预测;最后,以中国某市城区内的充电站负荷数据为例,将基于自适应图WaveNet框架的预测结果与现有方法的预测结果进行对比,验证了所提方法的正确性和有效性.
文献关键词:
电动汽车;充电负荷预测;图神经网络;图WaveNet;时间卷积网络;时空特征挖掘
中图分类号:
作者姓名:
胡博;张鹏飞;黄恩泽;刘璟璐;徐健;邢作霞
作者机构:
沈阳工业大学电气工程学院,辽宁省沈阳市 110870;国网辽宁省电力有限公司,辽宁省沈阳市 110004;国网葫芦岛供电公司,辽宁省葫芦岛市 125000
文献出处:
引用格式:
[1]胡博;张鹏飞;黄恩泽;刘璟璐;徐健;邢作霞-.基于图WaveNet的电动汽车充电负荷预测)[J].电力系统自动化,2022(16):207-213
A类:
时空特征挖掘
B类:
WaveNet,电动汽车充电负荷,充电负荷预测,交通网,强耦合,时空动态特征,负荷数据,特征信息,节点构造,一张图,信息输入,自适应图,某市,充电站负荷,图神经网络,时间卷积网络
AB值:
0.181488
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