一种基于蒙特卡洛和深度学习的电动汽车充电负荷预测方法
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摘要

本发明提出了一种基于蒙特卡洛和深度学习的电动汽车充电负荷预测方法。该预测方法包括以下步骤:首先,根据电动汽车的特征将电动汽车划分为电动公交车、电动出租车、电动私家车和电动公务车4种类型,建立负荷影响因素的概率模型,进而得到不同类型电动汽车充电功率的计算模型;其次,根据电动汽车保有量预测结果,采用蒙特卡洛模拟方法抽取电动汽车的起始荷电状态、起始充电时间等来计算各时刻电动汽车的充电负荷;最后,根据蒙特卡洛抽样得到的各时刻电动汽车充电负荷,采用LSTM深度学习算法对电动汽车充电负荷进行深度学习、预测,从而得到电动汽车充电负荷曲线。本发明的充电负荷预测方法具有较好的科学性和客观性。

基本信息
专利标题 :
一种基于蒙特卡洛和深度学习的电动汽车充电负荷预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110570014A
申请号 :
CN201910725799.3
公开(公告)日 :
2019-12-13
申请日 :
2019-08-07
授权号 :
CN110570014B
授权日 :
2022-04-01
发明人 :
林振智章天晗韩畅张智李雅婷黄亦昕刘晟源文福拴杨莉
申请人 :
浙江大学
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
万尾甜
优先权 :
CN201910725799.3
主分类号 :
G06Q10/04
IPC分类号 :
G06Q10/04  G06Q50/06  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政;管理
G06Q10/04
预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-01 :
授权
2020-01-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20190807
2019-12-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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