本文選題：充電站定容　切入點：電動汽車　出處：《電力系統(tǒng)保護與控制》2017年21期

【摘要】：隨著電動汽車充電設施建設的日益增長,區(qū)域內社會用戶所需要的電動汽車供電容量的預測問題成為影響充電站建設規(guī)劃的關鍵問題。結合深度學習的數(shù)據(jù)特征研究理論,提供了一種基于充電站容量影響因子的機器學習容量規(guī)劃預測方法。該方法以充電站周邊交通、區(qū)域發(fā)展和電網(wǎng)安全等環(huán)境影響因子為基礎,訓練并建立服務環(huán)境與充電需求的神經網(wǎng)絡映射模型。實驗表明,該模型對待建充電站周邊環(huán)境影響因子進行分析后可以給出待建充電站的理想充電容量,從而解決待建充電站的充電容量定容問題。
[Abstract]:With the increasing of electric vehicle charging facilities for electric vehicles, power supply capacity prediction problem of social users in the region to become a key problem in the planning and construction of charging stations. According to the data characteristics of deep learning theory, provides a charging station capacity factor of machine learning capacity planning method based on the method to forecast. The charging station surrounding traffic, regional development and security environment factors based on mapping model of neural network training and the establishment of service environment and charging demand. Experimental results show that the model to build charging stations surrounding environment factors in the analysis can give the ideal charging capacity of the charging station to be built, so as to solve the charging capacity of the station the accommodation problem of charging.

【作者單位】： 國網(wǎng)重慶市電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家科技支撐計劃課題(2015BAG10B00)
【分類號】：TM73;U491.8

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本文編號：1728485