基于GLDSC-ConvAutoformer模型的区域电动汽车短期充电负荷预测

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摘 要：针对大规模电动汽车并网过程中对电网负荷产生波动的问题，电动汽车短期负荷预测可为电动汽车的优化调度提供决策依据。为更好地保证电网的稳定性与可靠性，提出一种电动汽车短期充电负荷预测方法，以提高负荷预测精度。首先，根据每个充电桩上电动汽车充电的时空差异，构建基于受限动态时间弯曲距离算法的灰关联度模型，将关联度矩阵作为谱聚类算法的度矩阵，构建灰色受限动态谱聚类算法，对所有电动汽车日充电负荷曲线进行聚类，使聚类数据有更好的周期性；其次，对聚类数据分别进行双重卷积化处理，将提取的数据特征分别输入到Autoformer，构建ConvAutoformer负荷预测模型，分别对所聚类结果进行负荷预测；最后，采用实际电动汽车充电桩充电负荷数据进行算例分析。（剩余17606字）