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充电桩运行异常率预测
被引量：
2
1
作者
傅军
孙志杰
+3 位作者
孟尚雄
李雪梅
许鑫
周国鹏
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2019年第1期87-93,共7页
充电桩运行是否稳定关系到电动车充电网络整体运行效率。对充电桩运行的异常率进行预测,可以为运营部门提前做好运营决策。本文使用冀北地区电动车充电网络运行数据,针对充电桩异常记录的特征,将广义AR(q)模型和回归模型进行组合,对冀...
充电桩运行是否稳定关系到电动车充电网络整体运行效率。对充电桩运行的异常率进行预测,可以为运营部门提前做好运营决策。本文使用冀北地区电动车充电网络运行数据,针对充电桩异常记录的特征,将广义AR(q)模型和回归模型进行组合,对冀北地区电动汽车充电网络的异常率进行了预测,预测绝对误差平均在0.0044,得到了可以接受的预测效果。
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关键词
充电桩
异常率
广义
ar
(
q
)
回归
原文传递
题名
充电桩运行异常率预测
被引量：
2
1
作者
傅军
孙志杰
孟尚雄
李雪梅
许鑫
周国鹏
机构
华北电力科学研究院有限责任公司
北京物资学院
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2019年第1期87-93,共7页
文摘
充电桩运行是否稳定关系到电动车充电网络整体运行效率。对充电桩运行的异常率进行预测,可以为运营部门提前做好运营决策。本文使用冀北地区电动车充电网络运行数据,针对充电桩异常记录的特征,将广义AR(q)模型和回归模型进行组合,对冀北地区电动汽车充电网络的异常率进行了预测,预测绝对误差平均在0.0044,得到了可以接受的预测效果。
关键词
充电桩
异常率
广义
ar
(
q
)
回归
Keywords
ch
ar
ging
infrastructure
abnormal
rate
generalized
ar
(
q
)
regression
分类号
TM910.6 [电气工程—电力电子与电力传动]
TM727
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
充电桩运行异常率预测
傅军
孙志杰
孟尚雄
李雪梅
许鑫
周国鹏
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2019
2
原文传递
已选择
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参考文献
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