电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法

赵伟博; 范旭东; 孙胜博; 李闯; 周颖; 李德智; 马笑天; 郝颖

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.04

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电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法

面向新型电力系统的客户侧电力电量分析预测技术及应用 | 更新时间：2025-12-08

- 电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法
- 电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法
- 电力信息与通信技术 2025年第2期页码：28-37
- 作者机构：
  
  1. 需求侧多能互补优化与供需互动技术北京重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
  2. 国家电网有限公司
  3. 国网河北省电力有限公司营销服务中心
  4. 北京信息科技大学自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司总部科技项目“支撑重过载台区治理的区域供用电综合预测与智能预警技术研究与应用”(5108-202218280A-2-379-XG)
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.04
  中图分类号： TM715;U491.8
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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赵伟博, 范旭东, 孙胜博, 等. 电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法[J]. 电力信息与通信技术, 2025,(2):28-37.

赵伟博, 范旭东, 孙胜博, et al. 电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法[J]. 2025, (2): 28-37.
赵伟博, 范旭东, 孙胜博, 等. 电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法[J]. 电力信息与通信技术, 2025,(2):28-37. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.04.

赵伟博, 范旭东, 孙胜博, et al. 电动汽车充电负荷场景化分析与超短期预测方法[J]. 2025, (2): 28-37. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.02.04.

摘要

为更好地挖掘电动汽车充电负荷的时空特征，提高充电负荷预测精度，文章结合聚类算法和深度学习算法，提出一种多场景下电动汽车负荷超短期预测方法。首先，根据居民出行习惯，通过聚类算法分析电动汽车充电数据的内在分布特性，并结合电动汽车用户行为构建不同充电场景。随后，对影响负荷的多维因素进行相关性分析，得出预测模型的最佳输入组合。为了充分捕捉这些输入特征在时间上的关联关系，基于长短期记忆(long short-term memory

LSTM)对Transformer算法进行改进，并利用其为每个场景建立充电负荷预测模型。最后，对各场景的预测结果进行整合，得到充电负荷的整体预测结果。通过对石家庄市电动汽车实际充电数据的实验，验证文章方法的有效性，并在不同时间尺度和输入组合下证实所提方法的优越性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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