一种基于蒙特卡洛和深度学习的电动汽车充电负荷预测方法

摘要

本发明提出了一种基于蒙特卡洛和深度学习的电动汽车充电负荷预测方法。该预测方法包括以下步骤：首先，根据电动汽车的特征将电动汽车划分为电动公交车、电动出租车、电动私家车和电动公务车4种类型，建立负荷影响因素的概率模型，进而得到不同类型电动汽车充电功率的计算模型；其次，根据电动汽车保有量预测结果，采用蒙特卡洛模拟方法抽取电动汽车的起始荷电状态、起始充电时间等来计算各时刻电动汽车的充电负荷；最后，根据蒙特卡洛抽样得到的各时刻电动汽车充电负荷，采用LSTM深度学习算法对电动汽车充电负荷进行深度学习、预测，从而得到电动汽车充电负荷曲线。本发明的充电负荷预测方法具有较好的科学性和客观性。