基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法

作者：袁小溪^*; 潘鸣宇; 段大鹏; 李香龙; 陈海洋

来源：电力科学与技术学报, 2021, 36(03): 19-26.

DOI：10.19781/j.issn.1673-9140.2021.03.003

• 负荷预测
• 网格划分
• 神经网络
• 电动汽车

准确的电动汽车充电负荷时空分布预测模型是解决电动汽车并网造成的影响和研究充电设施规划的重要基础。为解决现有充电设施数量有限、布局不合理等因素造成的历史充电数据不能正确体现电动汽车实际充电需求的问题,提出一种基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法。首先对预测区域进行网格划分,再结合电力系统负荷预测方法,以网格为空间预测单元,利用含充电设施网格的预测指标和充电负荷的历史数据,通过贝叶斯正则化BP神经网络算法建立电动汽车充电负荷和影响因素之间的关系,以最终预测不含充电设施网格的充电需求。最后以北京市海淀区为例对提出的预测方法进行验证分析。仿真结果表明,该预测方法能够较准确地对电动汽车充电负荷进行时空分布预测。

• 单位
  国网北京市电力公司