【摘 要】
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“双碳”背景下，新能源汽车充电负荷的持续增长对电网安全稳定运行的影响愈发显著。针对现有的以用户侧为出发点的预测方法存在较多的不确定性、实用性不足的情况，从电网侧的角度，提出了将粒子群优化（PSO）算法与最小二乘支持向量机（LSSVM）应用于充电负荷预测。通过分析影响充电负荷因素的相关程度系数，选择合适的特征量作为输入量，并运用PSO算法优化LSSVM模型参数，建立了基于PSO-LSSVM的充电负荷
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“双碳”背景下，新能源汽车充电负荷的持续增长对电网安全稳定运行的影响愈发显著。针对现有的以用户侧为出发点的预测方法存在较多的不确定性、实用性不足的情况，从电网侧的角度，提出了将粒子群优化（PSO）算法与最小二乘支持向量机（LSSVM）应用于充电负荷预测。通过分析影响充电负荷因素的相关程度系数，选择合适的特征量作为输入量，并运用PSO算法优化LSSVM模型参数，建立了基于PSO-LSSVM的充电负荷预测模型。以国网上海市电力公司市北供电公司东升路充电站作为案例，验证了所提出的方法具有较好的数据拟合效果，预测的数据准确度较高。这为新能源汽车充电负荷的预测提供了一种新思路。
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