考虑用户充电行为特征数据驱动的电动汽车负荷预测方法

摘要

本发明涉及一种考虑用户充电行为特征数据驱动的电动汽车负荷预测方法，包括以下步骤：1)根据电动汽车的分类，采用和声搜索获取每一类电动汽车对应的最优随机森林参数；2)通过并行回归随机森林建立单辆电动汽车的日前充电负荷预测模型，得到当前电动汽车的日前充电负荷预测曲线；3)通过并行分类随机森林建立单辆电动汽车的充电位置预测模型，输入预测日的充电位置特征属性，得到该电动汽车充电的充电位置预测结果；4)重复步骤1)‑3)，累计发生在同一充电位置的充电负荷，进而得到区域内的充电负荷及其时空分布。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、同时得到充电负荷及其时空分布、运算速度快等优点。