基于模糊聚類-馬爾可夫鏈的換電站負荷預測模型

摘要： 換電站減少了電動汽車的補能時間，具有可觀的調控潛力，準確的負荷預測模型是其參與電網(wǎng)輔助服務的關鍵。針對用戶換電需求的隨機性，建立基于模糊聚類-馬爾可夫鏈的換電站負荷預測模型。首先，利用泊松分布預測各時刻電動汽車換電需求數(shù)量，并建立換電需求約束；其次，利用自適應模糊C均值聚類算法依據(jù)荷電狀態(tài)對換電站中電池集群進行自適應分區(qū)，避免人為分區(qū)的主觀性；最后，采用馬爾可夫鏈建立充電、放電...