【摘 要】
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准确的充电网络充电设施运行状态时空预测建模是高速公路预约充电优化的基础。考虑电动汽车行驶速度与传统汽车相接近,基于传统汽车的实际行驶速度数据,提出了一种高速公路充电网络充电设施运行状态时空预测建模方法。一方面,采用灰色关联分析法、协整-自回归移动平均法和小波神经网络方法对电动汽车的行驶速度进行滚动预测;另一方面,基于预测值和观察值,利用蒙特卡洛方法、弗洛伊德方法和排队算法对高速公路充电网络充电设施运行状态进行时空预测。算例研究结果表明,采用所提方法得到的高速公路充电网络充电设施运行状态时空预测结果比较准确
【机 构】
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江苏理工学院电气信息工程学院,南京师范大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(211320B51903),江苏省高等学校自然科学研究项目(111320B11902),常州市科技计划项目(CJ20190073,CJ20200044),江苏理工学院人才引进项目(KYY17018)。
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准确的充电网络充电设施运行状态时空预测建模是高速公路预约充电优化的基础。考虑电动汽车行驶速度与传统汽车相接近,基于传统汽车的实际行驶速度数据,提出了一种高速公路充电网络充电设施运行状态时空预测建模方法。一方面,采用灰色关联分析法、协整-自回归移动平均法和小波神经网络方法对电动汽车的行驶速度进行滚动预测;另一方面,基于预测值和观察值,利用蒙特卡洛方法、弗洛伊德方法和排队算法对高速公路充电网络充电设施运行状态进行时空预测。算例研究结果表明,采用所提方法得到的高速公路充电网络充电设施运行状态时空预测结果比较准确
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