【摘 要】
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为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型，对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布，提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法，该方
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）,国网重庆市电力公司电力科学研究院
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为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型，对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布，提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法，该方法无需概率分布的任何假设，能有效解决边界偏差和缺乏局部适应性的问题，从而提高了起始荷电状态和起始充电时间概率分布的准确度和适应性。其次针对抽样环节，提出结合三次样条插值法的改进拉丁超立方抽样算法，该方法不仅可以解决累积分布函数的反函数较难求解的问题，而且具有准确度高、抽样规模小等优点。最后，以这两种算法为基础，建立电动公共客车充电负荷模型，并
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