首页|考虑多影响因素的电动汽车充电负荷预测

考虑多影响因素的电动汽车充电负荷预测

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
针对电动汽车数量呈突变式增长的问题,通过分析私人电动汽车保有量的相关影响因素,利用关联分析法筛选出公共充电桩数量、人均可支配收入、人均消费支出、第二产业投资额增长率和总私人电动汽车数量五个因素,建立了引入自适应系数r的灰色模型(GM(1,N)).与现有的预测模型结果进行对比,证实了所建立模型的优越性.此外,根据重庆市充电站提供的数据,建立了私人电动汽车日充电负荷模型,采用蒙特卡洛法得出私人电动汽车在2021年和2025年保有量下的日充电负荷,渗透率分别达到为0.4%和0.85%.最后,引入IEEE33节点系统分析电动汽车在不同渗透率下充电负荷对电网的影响程度.结果显示高渗透率下对电网电压造成的波动较大,网损增加近160倍,降低了能源利用率,为重庆市未来规划电动汽车充电提供了有效的数据参考.
Multiple Influencing Factors Based Charging Load Forecasting of Electric Vehicle

雷国平、邓立、蔡黎、代妮娜、徐青山

展开 >

重庆三峡学院 电气工程系,重庆 404000

东南大学 电气工程学院,江苏 南京 210096

私人电动汽车 GM(1,N) 蒙特卡洛 渗透率 IEEE33节点系统

国家自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市高等学校创新研究群体项目

51877044cstc2021jcyjmsxmX03012022NSCQ-MSX4086CXQT-20024

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.05.020

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(5)
  • 20