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时间:2019-02-03
《基于无线输电的电动汽车动态充电负荷预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、清洁能源CleanEnergy第34卷第1期电网与清洁能源Vol.34No.12018年1月PowerSystemandCleanEnergyJan.2018文章编号:1674-3814(2018)01-0128-09中图分类号:TM714文献标志码:A基于无线输电的电动汽车动态充电负荷预测122刘杨,王维庆,王海云(1.国网乌鲁木齐供电公司,新疆乌鲁木齐830011;新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047)ElectricVehicleDynamicChargingLoadForecastingBasedo
2、nWirelessPowerTransmission122LIUYang,WANGWeiqing,WANGHaiyun(1.StateGridUrumqiPowerSupplyCompany,Urumqi830011,Xinjiang,China;2.CollegeofElectricEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi830047,Xinjiang,China)ABSTRACT:Becauseofitsconvenience,theelectricvehicle来规模化应用中,
3、其充电负荷将给电力系统带来重大影响。withwirelesschargingisexpectedtobewidelyused,thusthe提出了基于无线输电的电动汽车充电负荷预测方法,根据动dynamicchargingloadresultantfromthismodeonalarge-scale态无线充电频率高、速度快的特点,建立了以超级电容为辅willbringsignificantimpactsonthepowersysteminthefuture.助电源的系统模型,得到了动态充电负荷的计算因子。考虑This
4、paperproposesaloadforecastingmethodbasedonwireless到影响电动汽车充电行为的因素众多,提出了以大数据为基powertransmission.Accordingtothecharacteristicsofthehigh础的混合分类模型,利用TAN分类器和粗糙集的互补作用,speedandhighfrequencythedynamicwirelesscharging,a提高分类精度和效率,达到准确预测充电负荷的目的。仿真systemmodelbasedonsupercapa
5、citorforauxiliarypower结果表明,动态充电负荷克服了静态充电负荷在时间和空间supplyisestablishedandthecalculationfactorofthedynamic尺度下聚集的缺点,能与电网良好互动,从而为电网负荷削chargingloadistherebyobtained.Takingintoaccountnumerous峰填谷。factorsthataffectthechargingbehaviorofelectricvehicles,a关键词:电动汽车;无线充电;超级电容
6、;负荷预测;混合分hybridclassificationmodelbasedonlargedataisproposed,类器usingthecomplementaryeffectofTANclassifierandroughsettoimprovetheclassificationaccuracyandefficiencysoasto[1]我国的雾霾问题亟待解决,追本溯源,城市机achievetheaccuratepredictingofthechargingload.The动车的尾气排放难辞其咎。为使环境得以改善
7、,国simulationresultsshowthatdynamicchargingloadhas[2]家以政策为导向,鼓励新能源汽车的研发和应用。overcometheshortcomingsoftheloadaggregationintimeandspaceasinthestaticcharging,anditsgoodinteractionwiththe电动汽车是新能源汽车的典型推广对象,其充电方powergridhelpstoshavepeakloadsandfillvalleyloadsfor式主要有插电式
8、、换电式和感应式。其中插电式和powergrids.[3]换电式须配备大量充、换电站,插电式充电速度KEYWORDS:electricvehicle(EV);wirelesscharging;super⁃慢,耗时长,还要考虑用户用电的安全性;换电式速capacitors;loadforecasting;hybridclassifier度相对较快
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