基于蒙特卡洛算法的大规模电动汽车充电负荷预测

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🔥 内容介绍

电动汽车充电负荷的有效预测对配电网的安全稳定运行有重大意义.以某地区不同类型电动汽车的保有量预测结果为基础,将用户出行习惯,电动汽车的充电功率,充电时长等因素作为模型参数,利用蒙特卡洛模拟算法建立了考虑电动汽车类型的充电负荷预测模型,对该地区电动汽车的充电负荷进行预测.结果表明,未来电动汽车充电负荷增长较快,2025年较2022年充电负荷增长近70%,且不同类型充电负荷有不同的特征.该方法能提升电网负荷预测精确度,为配电网的调度与规划提供技术支撑.

⛳️ 运行结果

=== 2025年电动汽车保有量预测结果 ===

私家车: 114383 辆

出租车: 11467 辆

公务车: 6992 辆

公交车: 5669 辆

总计: 138512 辆

========== 电动汽车充电负荷预测结果 ==========

车辆类型 2022峰荷(kW) 2025峰荷(kW) 增长率

私家车 92588 575852 522.0%

出租车 49600 146416 195.2%

公务车 2910 27852 857.1%

公交车 27660 420944 1421.9%

总负荷 172838 743136 330.0%

车辆类型 2022日均(kW) 2025日均(kW) 增长率

私家车 39326 81201 106.5%

出租车 15954 52820 231.1%

公务车 1473 6929 370.4%

公交车 24238 41605 71.7%

总负荷 80991 182556 125.4%

代码运行完成，所有图表已生成。

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]魏金柱,马志鹏.基于蒙特卡洛算法的大规模电动汽车充电负荷预测[J].电工技术, 2024(3):49-53.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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