[发明专利]一种基于支持向量机的电动汽车充电站负荷预测方法

摘要

本发明提供一种基于支持向量机的电动汽车充电站负荷预测方法，采集预测日以前充电站负荷以及影响充电站负荷的因素的历史数据，利用历史数据构建训练样本集，利用训练样本集训练得到支持向量机回归函数的拉格朗日乘子，根据拉格朗日乘子建立支持向量机预测模型，将预测样本集代入支持向量机预测模型得到充电站负荷预测值，本发明可以有效的提高电动汽车充电站负荷预测的精度，为电力调度部门调整调度计划、调整系统备用容量、优化发电机组出力等提供更为可靠的依据。

主权项

一种基于支持向量机的电动汽车充电站负荷预测方法，其特征在于：该预测方法包括以下步骤：1）采集预测日以前充电站负荷以及影响充电站负荷的因素的历史数据，所述因素包括周属性、节日属性、温度、气象情况、充电站服务车辆数以及正常工作充电机数；2）确定预测日各个影响充电站负荷的因素的取值，其中，温度以及气象情况根据气象预报确定，充电站服务车辆数以及正常工作充电机数根据充电站提供的数据确定；3）对历史数据以及步骤2）确定的取值作归一化处理；4）经过步骤3）后，利用与预测日第k时刻对应的历史数据和步骤2）确定的取值构建训练样本集和预测样本集；5）利用训练样本集训练得到与第k时刻对应的支持向量机回归函数的拉格朗日乘子，根据所述拉格朗日乘子建立与第k时刻对应的支持向量机预测模型；6）将预测样本集代入支持向量机预测模型得到与第k时刻对应的充电站负荷预测值；7）重复步骤4）至步骤6），得到预测日各时刻对应的充电站负荷预测值。