文档名：基于模糊聚类马尔可夫链的换电站负荷预测模型
摘要：换电站减少了电动汽车的补能时间,具有可观的调控潜力,准确的负荷预测模型是其参与电网辅助服务的关键.针对用户换电需求的随机性,建立基于模糊聚类-马尔可夫链的换电站负荷预测模型.首先,利用泊松分布预测各时刻电动汽车换电需求数量,并建立换电需求约束;其次,利用自适应模糊C均值聚类算法依据荷电状态对换电站中电池集群进行自适应分区,避免人为分区的主观性;最后,采用马尔可夫链建立充电、放电、等待多状态下换电站电池集群模型.对需求预测方法与负荷预测模型进行了仿真验证,并与蒙特卡洛模拟法进行对比,结果表明,泊松分布准确预测了电动汽车需求数量,提出的负荷预测模型获取了充放电状态下换电站的功率,同时减小了负荷预测的波动性.
作者：范明康 张怡 康健 余洋 Author：FANMingkang ZHANGYi KANGJian YUYang
作者单位：华北理工大学电气工程学院,河北省唐山市063210新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),河北省保定市071003
刊名：电力建设 ISTICPKU
Journal：ElectricPowerConstruction
年，卷(期)：2023, 44(10)
分类号：TM714
关键词：电动汽车换电站 泊松分布 模糊聚类 马尔可夫链 负荷预测
Keywords：electricvehiclebatteryswapstation Poissondistribution fuzzyclustering Markovchain loadforecasting
机标分类号：X703TM74TM912
在线出版日期：2023年10月11日
基金项目：基于模糊聚类-马尔可夫链的换电站负荷预测模型[
期刊论文] 电力建设--2023, 44(10)范明康 张怡 康健 余洋换电站减少了电动汽车的补能时间,具有可观的调控潜力,准确的负荷预测模型是其参与电网辅助服务的关键.针对用户换电需求的随机性,建立基于模糊聚类-马尔可夫链的换电站负荷预测模型.首先,利用泊松分布预测各时刻电动汽...参考文献和引证文献
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