文档名：多信息耦合下的充电站信息预测方法研究
摘要：为解决电动汽车用户在有充电需求时"充电站难寻"及充电时间等待问题,文章提出了多信息互联耦合下的电动汽车充电站运营状态预测方法,利用高德地图及e充网基于Python爬虫技术收集预测区域内的交通路况信息及充电站信息,分析所在地气象状况及周边交通状况与充电桩忙闲状态之间的相关性.采用深度信念网络预测模型对充电站的运营状态进行预测,以某充电站实际数据进行算例分析,结果表明所提出的预测模型能够更准确地对充电站内充电桩的使用数目进行预测,并验证该预测结果可为用户在未来短期时间段内的可用充电站提供依据,均衡充电站之间的设备利用率.
作者：赵宇明 李玉璟 苏粟 Author：ZhaoYuming LiYujing SuSu
作者单位：深圳供电局有限公司,广东深圳518052北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心,北京100044
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(9)
分类号：TM912
关键词：电动汽车 充电站 相关性分析 深度信念网络
Keywords：electricvehicle chargingstation correlationanalysis deepbeliefnetwork
机标分类号：TP391U469.72F275
在线出版日期：2023年9月20日
基金项目：中国南方电网有限责任公司科技项目多信息耦合下的充电站信息预测方法研究[
期刊论文] 电测与仪表--2023, 60(9)赵宇明 李玉璟 苏粟为解决电动汽车用户在有充电需求时"充电站难寻"及充电时间等待问题,文章提出了多信息互联耦合下的电动汽车充电站运营状态预测方法,利用高德地图及e充网基于Python爬虫技术收集预测区域内的交通路况信息及充电站信息,分...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
多信息耦合下的充电站信息预测方法研究 Research on information prediction method of charging station based on multiple information interconnections
多信息耦合下的充电站信息预测方法研究.pdf
- 文件大小:
- 21.59 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
