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题名基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
被引量：9
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作者
张天培
王成亮
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
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机构
江苏方天电力技术有限公司
国网江苏省电力有限公司
东南大学电气工程学院
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出处
《电力工程技术》
北大核心
2021年第1期167-174,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51877036)。
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文摘
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。
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关键词
电动汽车动态充电(EV-DwC)
小波-反向传播混合神经网络(w-bpnn)
模糊C聚类(FCM)
电动汽车充电方式
负荷模型
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Keywords
electrical vehicle dynamic wireless charging(EV-DwC)
wavelet-back propagation neural network(w-bpnn)
fuzzy C-means(FCM)
EV charging pattern
load model
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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