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时间序列预测和机器学习算法预测在电动汽车电力负荷中的应用研究

    摘要
  • 摘要: 论文采用了时间序列分析（统计学里范畴）中的自回归模型算法（ARA)和机器学习算法中的反向传递神经网络算法(BPA)，将二者应用于新能源电动汽车（EV)的负荷预测中，通过两种不同的算法学习和分析，针对国内某城市区域内的新能源电动汽车充电站负荷进行了短期预测，比较了两种计算方式下所产生的负荷预测结果，仿真和计算结果表明，将不同的学习算法应用在短期负荷的预测中效果也不尽相同，因此，针对不同系统选取合适的学习算法尤为重要。

     

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