【摘 要】
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首先基于灰色预测模型、线性回归模型和BP神经网络模型的组合预测模型计算出传统汽车保有量预测曲线，并使用非线性二乘法拟合出基于Bass模型的传统汽车保有量的3个参数值。再通过基于层次分析的德尔菲法，构建传统汽车与电动汽车参数之间的关系，从而得到能预测电动汽车保有量的Bass模型。在保有量预测结果的基础上采用蒙特卡洛算法，结合用户使用电动汽车的起始充电时间、日行驶里程数、电池参数、充电效率等影响因素分
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司宜兴市供电分公司
【基金项目】
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国网江苏省电力有限公司科技项目（B11031204PEL）；
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首先基于灰色预测模型、线性回归模型和BP神经网络模型的组合预测模型计算出传统汽车保有量预测曲线，并使用非线性二乘法拟合出基于Bass模型的传统汽车保有量的3个参数值。再通过基于层次分析的德尔菲法，构建传统汽车与电动汽车参数之间的关系，从而得到能预测电动汽车保有量的Bass模型。在保有量预测结果的基础上采用蒙特卡洛算法，结合用户使用电动汽车的起始充电时间、日行驶里程数、电池参数、充电效率等影响因素分别模拟城市中电动私家车，电动公交车与电动出租车的出行习惯，完成电动汽车的负荷预测。应用该方法进行电动汽车负荷预测时精度更高，效果更好。
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