基于Bi-LSTM的EV充电负荷预测 |
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作者姓名: | 闫普虹 葛根波 姜萍 汪迎 杜振东 |
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作者单位: | 1. 上海市城市科技学校智能工程系 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(61673528); |
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摘 要: | <正>针对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷序列较强的随机性和间歇性而导致预测准确度不高的问题,利用双向长短期记忆网络(Bi-Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)善于处理时间序列数据的特点,提出一种基于Bi-LSTM的EV充电负荷预测方法。验证了基于Bi-LSTM的EV预测模型比LSTM和ARMA预测模型具有更高的准确性,可为EV优化调度提供辅助决策。
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