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基于机器学习的智能光伏充电桩能源调度系统研究
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  • 作者

    魏飞许迪陈鑫张兆杰刘雪张东东

  • 单位

    国网天津营销服务中心南京工程学院

  • 摘要
    文章提出了一种基于机器学习的智能充电桩能源调度系统，该系统应用于配备光伏系统和使用二次寿命电动汽车电池的储能系统的公共快速充电站微电网，可以用于处理电动汽车的能源需求不确定性和电网连接与快速充电服务之间的功率差距。此外，文章使用机器学习方法自动合成适合的基于模糊规则的能源调度系统，该能源调度系统考虑了不同的电动汽车车队和光伏规模，为光伏系统的最佳规模和微电网系统的有效性提供了参考。最后，在实验中采用混合确定性—随机过程模拟电动汽车能源需求，相对于最优基准解决方案，在性能上有所提升。表明该系统可以更有效地处理电动汽车的能源需求不确定性以及电网连接与快速充电服务之间的功率差距。
  • 关键词

    机器学习智能充电桩能源调度光伏系统

  • 基金项目(Foundation)
    江苏省自然科学基金项目（BK20181021）；
  • 文章目录


    0引言
    1智能充电桩微电网能源模型构建
    2基于机器学习的智能充电桩能源调度
    2.1目标函数定义
    2.2快速充电需求负荷预测
    (1)确定待调整的参数
    (2)定义适应度函数
    (3)编码参数
    (4)初始化种群
    (5)遗传算法的迭代过程
    (6)终止条件
    2.3自适应神经模糊推理系统
    3仿真验证
    3.1仿真实验设计
    3.2仿真结果分析
    4结论
  • 引用格式
    [1]魏飞,许迪,陈鑫,等.基于机器学习的智能光伏充电桩能源调度系统研究[J].可再生能源,2025,43(02):268-274.
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