一种基于Elman神经网络算法的居民电动汽车负荷分析方法

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一种基于Elman神经网络算法的居民电动汽车负荷分析方法
申请号:CN202411080671
申请日期:2024-08-08
公开号:CN118596922B
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电动汽车负荷分析技术领域,具体涉及到一种基于Elman神经网络算法的居民电动汽车负荷分析方法,包括以下步骤:定义电动汽车负荷峰谷态势体系;对电动汽车负荷曲线进行高斯滤波预处理;确定聚类有效性指标和算法;对居民电动汽车日净负荷峰谷态势进行相关性分析;对输入、输出变量进行选取与对预测结果进行分析;对电动汽车负荷进行峰谷互补分析。本发明提出并定义了居民区电动汽车日净负荷峰谷态势新概念体系,采用电动汽车负荷峰谷功率量及其变化速率等多个信息维度描述居民区电动汽车负荷特征,拓展了传统峰谷特性内涵,能为地区电网、电动汽车负荷特性分析提供新的决策支持信息。
技术关键词
Elman神经网络 负荷分析方法 曲线 灰色关联度 居民区电动汽车 指标 算法 构建预测模型 因子 聚类 定义 时间序列分析方法 态势分析方法 高斯滤波方法 数据样本集合 有效性 动态变化特征
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