【摘 要】
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随着国家对新能源汽车的持续推进,成千上万的电动汽车(EV)接入电力系统,在充电过程中形成了关于EV充电行为的海量数据,因此有必要对EV充电行为特征展开研究。文中提出了一种
【机 构】
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国网天津市电力有限公司电力科学研究院,东南大学电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFA0700300)
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随着国家对新能源汽车的持续推进,成千上万的电动汽车(EV)接入电力系统,在充电过程中形成了关于EV充电行为的海量数据,因此有必要对EV充电行为特征展开研究。文中提出了一种基于随机森林的EV充电行为聚类技术,从充电行为的大量数据中辨识和分析不同类型的充电行为。采用英国Dundee市2018年1月的充电数据进行实验,分别得到该月工作日、双休日和节假日的充电行为分类。聚类分析获得的各个类别有着较为明确的特性,并以此推断出用户的充电方式、出行行为特点等。最后将该算法和欧式距离法进行对比,对比结果表明随机森林算法在
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