基于出行链的电动汽车充电行为影响因素分析

被引：36

作者：

于海洋 ^{[1
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张路 ^{[1
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任毅龙 ^{[1
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机构：

[1] 北京航空航天大学交通科学与工程学院

[2] 北京航空航天大学车路协同与安全控制北京市重点实验室

[3] 北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心

来源：

北京航空航天大学学报 | 2019年 / 09期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

电动汽车; 充电行为; 出行链; 影响因素; 预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.8 [路侧服务设施];

学科分类号：

082305 [交通基础设施工程];

摘要：

随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动汽车充电过程和放电过程的数据,从实际出发考虑影响电动汽车充电行为的多种潜在因素,并通过logistic回归模型分析确定了显著影响充电行为的因素。分别基于单一和多个显著影响因素建立电动汽车充电行为的预测模型,预测结果表明,基于多个显著影响因素的模型准确率更高,且对晴天的预测效果更好。研究成果将有助于优化电动汽车的充电行为,进而提高电动汽车的充电效率。

引用

页码：1732 / 1740

页数：9

共 15 条

[1]

基于气温影响的电动汽车充电需求预测 [J].