基于随机森林的电动汽车充电行为聚类技术研究

基于随机森林的电动汽车充电行为聚类技术研究
随着国家对新能源汽车的持续推进，成千上万的电动汽车(EV)接入电力系统，在充电过程中形成了关于EV充电行为的海量数据，因此有必要对EV充电行为特征展开研究。文中提出了一种基于随机森林的EV充电行为聚类技术，从充电行为的大量数据中辨识和分析不同类型的充电行为。采用英国Dundee市2018年1月的充电数据进行实验，分别得到该月工作日、双休日和节假日的充电行为分类。聚类分析获得的各个类别有着较为明确的特性，并以此推断出用户的充电方式、出行行为特点等。最后将该算法和欧式距离法进行对比，对比结果表明随机森林算法在EV聚类问题中的优越性。

标题：
基于随机森林的电动汽车充电行为聚类技术研究
Clustering technology of electric vehicle charging behavior based on Random Forest

作者：
刘亚丽，李国栋，刘云，洪奕，刘瑜俊
LIU Yali, LI Guodong, LIU Yun, HONG Yi, LIU Yujun

关键词：
电动汽车;充电行为;随机森林;聚类分析
electric vehicle;charging behavior;Random Forest;cluster analysis

2025-1-22 20:10 上传 基于随机森林的电动汽车充电行为聚类技术研究.pdf

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