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基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
摘 要:
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。
作 者:
  • 张天培;王成亮;崔恒志;郑海雁;杨庆胜;卞正达
单 位:
    江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司;东南大学电气工程学院
关键字:
  • 电动汽车动态充电(EV-DWC);小波-反向传播混合神经网络(W-BPNN);模糊C聚类(FCM);电动汽车充电方式;负荷模型;
页 码:
    167-174
出 处:
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