有源配电网中插电式电动汽车的模糊负荷建模与优化规划
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陕西交通职业技术学院汽车工程学院 陕西西安 710018

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中图分类号:

TM425

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Fuzzy Load Modeling and Optimal Planning of Plug in Electric Vehicles in Active Distribution Network
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School of Automotive Engineering, Shaanxi College of Communication Technology, Xi’an Shaanxi 710018, China

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    摘要:

    针对电网内逐渐增加的插电式电动汽车充电桩负荷模糊负荷模型问题,设计了基于线性重投影算法的数据模糊化过程,利用多列深度卷积模糊神经网络对数据进行分析,利用线性重投影算法的逆函数对数据进行解模糊,最终利用24h时序下的输入数据前推24h进行高精度预测估计。结果为该算法在大时序前推幅度的数据预测估计计算需求下,大幅度提升了传统曲线估计算法的精度。结果表明,该模型有效提升了电动汽车充电电网的管理效率,适用于插电式汽车充电桩的负荷管理。

    Abstract:

    Aiming at the problem of fuzzy load model of plug-in electric vehicle charging pile load increasing gradually in power grid, a data fuzzification process based on linear re projection algorithm is designed. Multi column deep convolution fuzzy neural network is used to analyze the data, and the inverse function of linear re projection algorithm is used to solve the data fuzzification. Finally, the input data in 24 h time sequence is used to push forward 24 h for high precision Degree prediction and estimation. The results show that the model effectively improves the management efficiency of electric vehicle charging grid, and is suitable for load management of plug-in vehicle charging pile.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

魏秋兰,朱布博,刘涛.有源配电网中插电式电动汽车的模糊负荷建模与优化规划[J].电子测量技术,2021,44(6):108-107

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  • 在线发布日期: 2024-10-18
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