电动汽车充电负荷场景化分析与预测方法研究.docx
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