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轨迹数据驱动的电动汽车充电需求及V2G可调控容量估计 被引量：13
1
作者 周椿奇 向月 +3 位作者 童话 饶萍 青倚帆 刘友波 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期46-55,共10页
电动汽车(EV)充电需求估计是研究电动汽车与电网互动(V2G)的重要前提。为此,提出一种行驶轨迹数据驱动的EV充电需求预测模型,并进一步考虑用户多维效益,构建用户选择参与V2G响应的用户决策模型,分析区域V2G响应能力的调控潜力。首先,对... 电动汽车(EV)充电需求估计是研究电动汽车与电网互动(V2G)的重要前提。为此,提出一种行驶轨迹数据驱动的EV充电需求预测模型,并进一步考虑用户多维效益,构建用户选择参与V2G响应的用户决策模型,分析区域V2G响应能力的调控潜力。首先,对行车轨迹大数据集进行清洗与挖掘,基于动态能耗理论构建了EV充电需求时空分布预估模型。其次,基于社会行为学理论并综合考虑用电需求效用、经济效用、环保效用以及社会效用,构建了EV用户选择参与V2G响应的概率选择模型。该模型不仅考虑了EV用户的异质性,而且体现了用户决策的交互影响。最后,建立V2G可响应容量调度模型,分析V2G响应资源对区域负荷的调节效果。结果表明,所提模型不仅能有效估计某城市区域的EV充电需求时空分布特性,而且能挖掘该区域选择参与V2G响应的EV潜在用户数量,为研究V2G响应资源对区域负荷的调控潜力提供了支撑。 展开更多
关键词 电动汽车 轨迹大数据 数据挖掘 充电需求时空分布 用户决策行为 电动汽车与电网互动(V2G) 响应容量 区域调控潜力
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基于贝叶斯网络的10kV线路时钟超差计量点负荷类型识别方法 被引量：2
2
作者 青倚帆 周群 张仁建 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期122-129,共8页
10 kV线路上负荷计量点处出现时钟超差将导致线损率异常,而现有人工排查方法存在效率低、智能化程度不高的问题。为此,提出一种基于线损率曲线波动特征识别时钟超差计量点负荷类型的新方法,通过贝叶斯网络(BN)拟合负荷类型与时钟超差线... 10 kV线路上负荷计量点处出现时钟超差将导致线损率异常,而现有人工排查方法存在效率低、智能化程度不高的问题。为此,提出一种基于线损率曲线波动特征识别时钟超差计量点负荷类型的新方法,通过贝叶斯网络(BN)拟合负荷类型与时钟超差线损率的映射关系。为解决时钟超差样本缺乏的问题,在基于线路实际运行数据的仿真模型中对负荷计量点分别设置计量时钟偏差模块,生成时钟超差线损率样本集;引入模糊C均值聚类,根据负荷曲线形状相似度对负荷进行归类,在负荷较多的场景中实现数据降维。依托于同期线损系统的研究数据,算例分析验证了该方法的可行性和准确性,说明其可实现时钟超差计量点负荷类型辨识,为快速定位时钟超差异常电能表提供参考。 展开更多
关键词 时钟超差 线损率 模糊C均值聚类 贝叶斯网络 负荷类型识别
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