摘要
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。
出处
《电气时代》
2022年第5期46-50,共5页
Electric Age
基金
国家自然科学基金项目(61673528)。
