基于无线输电的电动汽车动态充电负荷预测

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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