基于支持向量机的纯电动公交充电站日负荷精准预测与优化策略

本文主要探讨了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的纯电动公交车充/换电站日负荷预测方法。随着环保需求和能源结构的转变，电动汽车，特别是纯电动汽车(Pure Electric Vehicles, PEVs)，因其零尾气排放的优势，受到越来越多的关注。大规模的电动汽车充电会对电网产生显著影响，包括加剧峰谷负荷不平衡，对电网调度和运行效率构成挑战。因此，准确预测充电站的负荷对于实现电动汽车的有序充电控制和电力系统的有效管理至关重要。 作者首先对北京现有的纯电动公交车充/换电站进行了大量充电负荷的调研，分析了充电负荷的数据特征，这些特征可能包括时间趋势、季节性变化、充电模式等因素。通过关联分析，他们识别出影响充电站负荷的关键因素，如天气条件、充电时间、车辆使用情况等。利用这些相关因素，作者引入了灰色关联理论来构建相似日的小样本集合，这个步骤有助于找到具有代表性的历史数据样本，用于训练和支持向量机模型。 在支持向量机模型的选择上，文章提出了一种两阶段的参数优化策略。首先，固定一个不敏感损失参数ε，然后利用遗传算法搜索最优的核参数p和正则化参数C。这种策略旨在提高模型的预测精度，尤其是在ε的选取范围较大的情况下。遗传算法是一种进化计算方法，能够有效地处理高维搜索空间中的参数优化问题。 实验结果显示，基于支持向量机的日负荷预测方法具有良好的性能，预测的均方根误差为10.85%，满足了有序控制的需求。与传统的模糊聚类和BP神经网络方法，以及蒙特卡洛方法相比，该方法显示出更高的预测精度和稳定性。这表明，结合机器学习技术和人工智能技术，如支持向量机，能够在有限的历史数据下，更好地考虑多种影响因素，从而提升充电站负荷预测的准确性。 本文的研究对于电动汽车充电站的规划、运营管理和电力系统调度具有实际意义，为电动汽车的有序充电提供了科学依据和技术支持。未来的研究可以进一步探索更多的预测模型和优化方法，以适应电动汽车发展的不断变化和电网负荷管理的复杂性。