基于历史交易数据的充电需求预测  

作　　者：李树鹏[1] 刘亚丽[1] 吕金炳[1] 于艳成 孟达 

机构地区：[1]国网天津市电力公司电力科学研究院 [2]天津市淘客科技有限公司 [3]清华四川能源互联网研究院分布式资源研究所

出　　处：《电气应用》2018年第19期86-89,共4页Electrotechnical Application

摘　　要：为了更好地对充电汽车的充电需求进行建模和预测,提出了一种利用交易数据并结合充电汽车保有量增长的数据进行充电需求预测的方法。首先对当前电动汽车充电特性进行分析,然后将充电需求的预测结果作为充电桩规划的重要参考,并将电动汽车需求分成夜晚场景、工作场景和娱乐场景三大不同的场景,在每一种场景中使用克拉克负指数方程描述了充电需求在空间内的分布,实现充电汽车的充电需求预测,最后通过具体实例对该方法的性能进行验证,结果表明,所提方法可以准确地对充电汽车的充电需求进行预测,具有较高的实际价值。

关 键 词：电动汽车 充电需求 人口密度分布 克拉克负指数方程 

分 类 号：TM73[电气工程—电力系统及自动化] F426.61[经济管理—产业经济]