基于ArcGIS路网结构与交通拥挤度分析的电动汽车充电负荷预测方法

李宏伟; 宋玉峰; 李帅兵; 朱宇辰; 康永强; 董海鹰

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2023.1420

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基于ArcGIS路网结构与交通拥挤度分析的电动汽车充电负荷预测方法

更新时间：2025-12-03

- 基于ArcGIS路网结构与交通拥挤度分析的电动汽车充电负荷预测方法
- Vol. 49, Issue 5, Pages: 1920-1930(2025)
- 作者机构：
  
  1. 兰州交通大学自动化与电气工程学院
  2. 兰州交通大学新能源与动力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2023.1420
  CLC： U491;TM910.6
- Published：2025
- 稿件说明：
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李宏伟, 宋玉峰, 李帅兵, et al. 基于ArcGIS路网结构与交通拥挤度分析的电动汽车充电负荷预测方法[J]. 2025, 49(5): 1920-1930.
DOI：

李宏伟, 宋玉峰, 李帅兵, et al. 基于ArcGIS路网结构与交通拥挤度分析的电动汽车充电负荷预测方法[J]. 2025, 49(5): 1920-1930. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2023.1420.

摘要

电动汽车充电负荷在时空分布上具有随机性，其中路网结构与交通拥挤度是影响负荷时空分布的重要因素。针对传统路网结构模型未考虑道路的等级及弯曲特性，且不能较好地反映各路段分时拥挤度的不足，提出一种基于ArcGIS路网结构与交通拥挤度分析的电动汽车充电负荷预测方法。首先，通过ArcGIS对道路数据属性进行划分，并使用Python对高德开放平台实时路况图层进行处理，得到每条路段分时段的加权拥挤系数，以此构建出路网模型表达式；其次，分析了区域内城市兴趣点分布特性，采用核密度估计法对城市功能区进行划分；在此基础上，使用出行链模型分析电动汽车用户出行行为特征，以改进弗洛伊德算法选择耗时最短出行路径，并通过蒙特卡洛法对区域内电动汽车用户充电负荷进行预测；最后，通过对兰州某区一天内的电动私家车充电负荷需求进行仿真预测，并与其他文献方法进行对比，验证了所提方法的有效性。结果表明，所提方法能较为直观地映该区域内各功能区不同时段的充电负荷需求分布特点，且提高了总体负荷预测精度。

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