基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動汽車負(fù)荷短期預(yù)測
孫婉婉1，楊樂2
（1 徐州三新供電服務(wù)有限公司豐縣分公司，江蘇 豐縣 221700；2 國網(wǎng)豐縣供電公司，江蘇 豐縣 221700）
摘 要：開展電動汽車（EV）充電負(fù)荷預(yù)測在一定程度上可以有效緩解EV充電對配電網(wǎng)產(chǎn)生的影響。提出一種用遺傳算法（GA） 同時優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)閾值( 連接權(quán)) 和結(jié)構(gòu)即隱含層單元數(shù)的EV充電負(fù)荷的預(yù)測方法，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法進(jìn)行對比。實驗結(jié)果表明所提出的預(yù)測方法有較高的預(yù)測精度。
關(guān)鍵詞：電動汽車；負(fù)荷預(yù)測；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號：TM714 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-3175(2019)09-0018-04
Short-Term Prediction of Electric Vehicle Load Based on Genetic Algorithm and Optimized Neural Network
SUN Wan-wan1, YANG Le2
（1 Xuzhou Sanxin Power Supply Service Company Fengxian Branch, Fengxian 221700, China;
2 State Grid Fengxian Power Supply Company, Fengxian 221700, China）
Abstract: The prediction of electric vehicle (EV) charging load, to some extent, can effectively alleviate the EV charging impact on the power distribution network. This paper proposed a kind of genetic algorithm (GA), at the same time optimized the neural network weight threshold value (connection weight) and structure, the prediction method of EV charging load for the number of hidden layer units, which was compared with the prediction method of BP neural network. The experimental results show that the proposed method has the higher prediction accuracy.
Key words: electric vehicle; load forecasting; genetic algorithm; BP neural network
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