【摘 要】
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针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题，同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求，提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法，进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能，将待规
【机 构】
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国网冀北电力有限公司尚义县供电分公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金（E2019203514）； 国网张家口供电公司2020年群众性创新项目（5201071902AB）；
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针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题，同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求，提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法，进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能，将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置；利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟，获取各网格区域内的EV充电负荷数据集；为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征，建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型，实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标，建立EV充电站的规划模型，利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量；最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算，验证了所提方法及模型的有效性。
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