【摘 要】
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当前对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷预测的研究大多集中在短期单一时间尺度,且鲜有考虑在较长时间尺度下不同季节电动汽车充电负荷存在的差异.基于此,提出一种考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型.首先,考虑季节特性对EV的电池最大载电量、里程耗电量和空调耗电量的影响,结合时空分布规律建立短期日内的电动汽车充电负荷预测模型.其次,为了展现从短期(短时间尺度)到中长期(长时间尺度)的多时间尺度特性,建立考虑多种因素影响的Bass修正模型预测未来不同年份的EV保有量.结合短期EV充
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,四川成都 611756
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当前对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷预测的研究大多集中在短期单一时间尺度,且鲜有考虑在较长时间尺度下不同季节电动汽车充电负荷存在的差异.基于此,提出一种考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型.首先,考虑季节特性对EV的电池最大载电量、里程耗电量和空调耗电量的影响,结合时空分布规律建立短期日内的电动汽车充电负荷预测模型.其次,为了展现从短期(短时间尺度)到中长期(长时间尺度)的多时间尺度特性,建立考虑多种因素影响的Bass修正模型预测未来不同年份的EV保有量.结合短期EV充电负荷预测模型,可延展至中长期EV充电负荷的预测,从而实现综合短期、中长期的多时间尺度EV负荷预测.最后,采用上海市气温信息及行车数据进行仿真验证.结果表明,所提模型可以有效地预测未来数年EV发展趋势以及考虑季节特性的多时间尺度EV充电负荷.
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