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电动汽车充电负荷场景化分析与预测方法研究.docx

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电动汽车充电负荷场景化分析与预测方法研究

目录

一、内容概述..............................................3

1.1研究背景与意义.........................................3

1.2国内外研究现状.........................................4

1.3研究内容与方法.........................................5

1.4论文结构安排...........................................6

二、相关理论与技术基础....................................6

2.1电动汽车充电技术概述...................................7

2.1.1电动汽车充电方式.....................................8

2.1.2电动汽车充电设备.....................................9

2.2负荷预测理论..........................................10

2.2.1负荷预测基本概念....................................11

2.2.2负荷预测模型........................................12

2.3场景化分析方法........................................13

2.3.1场景化分析定义......................................14

2.3.2场景化分析方法分类..................................15

三、电动汽车充电负荷特性分析.............................15

四、充电负荷场景化分析方法...............................16

4.1基于历史数据的负荷场景化分析..........................16

4.1.1数据收集与处理......................................17

4.1.2负荷场景构建........................................18

4.2基于机器学习的负荷场景化分析..........................19

4.2.1机器学习算法选择....................................20

4.2.2负荷场景识别与预测..................................21

五、电动汽车充电负荷预测模型建立.........................21

5.1传统预测模型比较......................................22

5.2混合预测模型设计......................................23

5.2.1模型融合策略........................................24

5.2.2模型验证与优化......................................25

5.3预测模型的应用与效果评估..............................25

5.3.1预测精度分析........................................27

5.3.2模型应用案例分析....................................28

六、电动汽车充电负荷场景化预测方法研究...................29

6.1需求响应机制在场景化预测中的应用......................30

6.1.1需求响应策略........................................30

6.1.2需求响应对预测结果的影响............................31

6.2多源数据融合的场景化预测方法..........................32

6.2.1多源数据融合原理....................................33

6.2.2融合后的数据预处理..................................34

6.3面向未来交通发

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