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曹娜,牛恩荃,于群,王琪.考虑城市多场景和用户充电意愿的私家电动汽车充电负荷预测[J].电测与仪表,2020,57(21):84-91,110.
Cao Na,Niu Enquan,Yu Qun,Wang Qi.Prediction of charging load of private electric vehicles considering urban scenarios and users’ charging decisions[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(21):84-91,110.
考虑城市多场景和用户充电意愿的私家电动汽车充电负荷预测
Prediction of charging load of private electric vehicles considering urban scenarios and users’ charging decisions
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.21.012
中文关键词:  充电决策  模糊推理系统  分时电价  动态规划理论
英文关键词:charging decision  fuzzy inference system  time-of-use electricity price  theory of dynamic programming
基金项目:山东省自然科学基金资助项目
           
作者中文名作者英文名单位
曹娜Cao Na山东科技大学
牛恩荃Niu Enquan山东科技大学
于群Yu Qun山东科技大学
王琪Wang Qi山东科技大学
摘要点击次数: 1590
中文摘要:
      提出一种在城市多用电场景下,考虑EV用户充电概率和选择何种功率充电桩的负荷计算方法。首先,从宏观上考虑私家电动汽车在城市多用电场景中的时空分布特性。然后,从用户主观角度分析影响充电决策的主要因素。考虑分时电价数据、电池SOC、停车时长三个输入变量,建立模糊推理系统,生成描述用户充电意愿的充电概率。此外,利用动态规划理论确定用户选择何种充电桩。最后,基于蒙特卡洛思想,给出一种城市多用电场景下的私家电动汽车充电时空负荷预测模型。结合算例,验证了该模型可以灵活地对城市的私家电动汽车充电负荷进行分析和计算。
英文摘要:
      A load calculation method considering the charging probability of EV users and what kind of power charging pile is selected is given in the urban multi-use scenario. Firstly, the temporal and spatial distribution characteristics of private electric vehicles in urban power consumption scenarios are considered from a macroscopic perspective. Secondly, The main factors affecting the charging decision are analyzed from the user's point of view. Three variables, namely electricity price data, battery SOC and parking duration, are input to fuzzy inference system to generate the user's charging probability to describe user's charging willingness. Dynamic programming theory is used to determine what kind of power charging pile to charge. Finally, based on Monte Carlo idea, a spatial-temporal load prediction model for charging private electric vehicles in urban multi-electricity scenarios is given. By examples, it shows that the model can be used to analyze and calculate the charging load of private electric vehicles of city flexibly.
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