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浅谈基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测
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摘要:文章基于南方某市的电动汽车充电数据，得出各类型电动汽车在不同日期类型的充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律。采用蒙特卡洛算法模拟计算了该市2021年各类型电动汽车工作日与休息日的充电负荷情况，结果表明，电动私家车在休息日的午间和凌晨充电负荷要高于工作日；该市电动出租车在工作日与休息日的充电负荷占比分别60.42%、5&55%,在三类型车中始终*大;电动私家车工作日与休息日充电负荷曲线有较大差异,电网总负荷会在19：00达到*高峰。验证了电动汽车的大规模引入会增加电网的峰值和峰谷差，同时将充电行为数据拟合为公式，旨在为未来的电网扩容建设和对电动汽车的有序充电控制提供帮助。
关键词:电动汽车;充电行为分析;负荷预测
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0引言
随着环境的恶化和化石能源短缺现象的加剧，电动汽车以其相对低廉的价格、契合绿色出行的理念、消纳间歇性可再生能源电力等特点，近些年在范围内都得到了较快的发展。而大规模电动汽车并入电网给电网的安全带来了严重的威胁。即随着电动汽车数量的提高，会给电网负荷带来了巨大的冲击"列。因此，对电动汽车的充电负荷趋势进行预测，对于电网及充电桩后续的规划建设，以及采用何种方式来缓解大规模电动汽车充电过程对电网带来的冲击，都具有重要的研究价值和现实意义。针对电动汽车充电负荷预测可以分为从空间角度和时间角度进行预测。文献研究电动汽车在空间约束下的出行特性，采用交通起止点法和蒙特卡洛算法完成对电动汽车充电负荷的时空预测。文献针对电动汽车在居民区的充电特征，建立相关模型。文献以某一地区为例,根据状态转移矩阵得到居民区、工商业区电动汽车的数量，研究不同功能区域电动汽车充电负荷的差异性。文献对蒙特卡洛算法的寻优路径优化，完成对电动汽车时间尺度上的负荷预测，提高了运算速度。
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