基于遺傳算法優化神經網絡的電動汽車負荷短期預測
孫婉婉1，楊樂2
（1 徐州三新供電服務有限公司豐縣分公司，江蘇 豐縣 221700；2 國網豐縣供電公司，江蘇 豐縣 221700）
摘 要：開展電動汽車（EV）充電負荷預測在一定程度上可以有效緩解EV充電對配電網產生的影響。提出一種用遺傳算法（GA） 同時優化神經網絡權閾值( 連接權) 和結構即隱含層單元數的EV充電負荷的預測方法，并與BP神經網絡預測方法進行對比。實驗結果表明所提出的預測方法有較高的預測精度。
關鍵詞：電動汽車；負荷預測；遺傳算法；BP神經網絡
中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2019)09-0018-04
Short-Term Prediction of Electric Vehicle Load Based on Genetic Algorithm and Optimized Neural Network
SUN Wan-wan1, YANG Le2
（1 Xuzhou Sanxin Power Supply Service Company Fengxian Branch, Fengxian 221700, China;
2 State Grid Fengxian Power Supply Company, Fengxian 221700, China）
Abstract: The prediction of electric vehicle (EV) charging load, to some extent, can effectively alleviate the EV charging impact on the power distribution network. This paper proposed a kind of genetic algorithm (GA), at the same time optimized the neural network weight threshold value (connection weight) and structure, the prediction method of EV charging load for the number of hidden layer units, which was compared with the prediction method of BP neural network. The experimental results show that the proposed method has the higher prediction accuracy.
Key words: electric vehicle; load forecasting; genetic algorithm; BP neural network
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