殷铭.基于改进蒙特卡洛的新能源汽车充电负荷预测研究[J].电工技术,2024(24):44-49
基于改进蒙特卡洛的新能源汽车充电负荷预测研究
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.24.012
中文关键词:  负荷预测  支持向量回归  粒子群优化  保有量预测  蒙特卡洛
英文关键词:
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作者单位
殷铭 安徽理工大学电气与信息工程学院 
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中文摘要:
      为了准确预测未来新能源汽车充电负荷，提前为城市电网的调度以及充电站储能设备的建立做准备，采用支持向量回归与粒子群优化算法构建一种基于小样本的新能源汽车保有量预测模型，并在此基础上利用改进蒙特卡洛模拟法对江苏省未来某日新能源汽车充电负荷进行预测。首先对数据进行预处理时，通过灰色关联度分析法筛选出与保有量关联度较大的几个关键影响因素，然后对回归模型超参数进行寻优，最后通过改进蒙特卡洛法让模型自主判断用户每日充电次数并进行充电行为模拟以得到日充电负荷预测曲线，为防止峰值叠加和城市电力系统规划管理提供理论支持。
英文摘要:
      
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