【摘 要】
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现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展.对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的.文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与量子遗传算法(QGA)-Elman组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测.利用新能源汽车充电站所给的相似日的历史数据作为输入参数训练所建立的模型来预测次日的发电量.该组合模型在减小预测误差方面有所改进,研究的问题有一定应用价值.
【机 构】
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云南民族大学 电气信息工程学院,云南 昆明 650504
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现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展.对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的.文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与量子遗传算法(QGA)-Elman组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测.利用新能源汽车充电站所给的相似日的历史数据作为输入参数训练所建立的模型来预测次日的发电量.该组合模型在减小预测误差方面有所改进,研究的问题有一定应用价值.
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