| 基于支持向量机的纯电动公交车充／换电站日负荷预测 |
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| 引用本文： | 刘文霞,徐晓波,周 樨.基于支持向量机的纯电动公交车充／换电站日负荷预测[J].电力自动化设备,2014,34(11). |
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| 作者姓名： | 刘文霞 徐晓波 周 樨 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电气与电子工程学院,北京,102206 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2011AA05A109） |
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| 摘 要： | 讨论了基于相似日选取的支持向量机电动汽车日负荷预测方法。通过对北京现有纯电动公交车充/换电站充电负荷的大量调研,分析了公交车充电站充电负荷的数据特征,采用关联分析方法提取了影响电动公交站充电负荷的因素,基于相关因素应用灰色关联理论构建相似日的小样本集合,而后建立多输入单输出的支持向量机预测模型。针对支持向量机预测模型,提出了两阶段确定模型参数的方法,首先直接确定不敏感损失参数ε,再通过遗传算法寻找最优核参数p和正则化参数C,以提高参数ε选取范围设置较大时的预测精度。实例测试结果表明,日负荷预测的均方根误差为10.85%,能基本满足有序控制的要求;与其他预测方法相比,改进方法具有较高的预测精度和稳定性。
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| 关 键 词： | 电动汽车 负荷预测 支持向量机 参数选择 充电 关联理论 相似日 |
Daily load forecasting based on SVM for electric bus charging station |
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| LIU Wenxi,XU Xiaobo and ZHOU Xi.Daily load forecasting based on SVM for electric bus charging station[J].Electric Power Automation Equipment,2014,34(11). |
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| Authors: | LIU Wenxi XU Xiaobo and ZHOU Xi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electric vehicles electric load forecasting support vector machines parameter selection charging correlation theory similar days |
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