基于图卷积神经网络的充电量预测模型

张谢; 陈朔; 王尉; 陈小龙; 赵学会; 王双

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基于图卷积神经网络的充电量预测模型

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针对现有的电动汽车充电量负荷预测模型准确性低、稳定性差等问题,提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)和小生境免疫—狮子算法(NILA)改进的预测模型,实现电动汽车充电量的准确预测。同时,本研究还设计三相交流充电桩控制系统,其中包括了三相交流充电桩与控制状态检测的硬件电路。实验结果表明,本研究NILA-GCN模型在电动汽车充电量负荷预测中具有较好的准确性,预测误差范围控制在[0.23%,2.86%]。

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来源
《微型电脑应用》 |2023年第2期|45-49|共5页
作者
张谢; 陈朔; 王尉; 陈小龙; 赵学会; 王双;
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作者单位

国网安徽省电力有限公司;

安徽明生恒卓科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图卷积神经网络; 电动汽车; 充电量预测模型; 狮子算法; 三相交流充电桩;

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