基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测

邓艺璇; 黄玉萍; 黄周春

doi:10.7500/AEPS20210421008

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基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测
- Charging and Discharging Capacity Forecasting of Electric Vehicles Based on Random Forest Algorithm
- 电力系统自动化 2021年45卷第21期页码：181-188
- 作者机构：
  
  1.中国科学院广州能源研究所，广东省广州市 510640
  2.中国科学院可再生能源重点实验室，广东省广州市 510640
  3.中国科学院大学，北京市 100049
  4.南京航空航天大学经济与管理学院，江苏省南京市 210016
- 作者简介：
  
  邓艺璇(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车并网运营。E-mail：dengyx@ms.giec.ac.cn
  黄玉萍(1984—)，女，通信作者，研究员，博士生导师，主要研究方向：综合能源系统优化、电动汽车并网运营、智能电网。E-mail：huangyp@ms.giec.ac.cn
  黄周春(1986—)，男，博士，硕士生导师，主要研究方向：航空运营管理、能源与环境系统优化、交通优化。E-mail：zhouchun.huang@nuaa.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71801114);能源基金会（美国）资助项目(G-2011-32631)
- DOI：10.7500/AEPS20210421008
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-04-21，
  
  修回日期：2021-05-22，
  
  网络出版日期：2021-08-30，
  
  纸质出版日期：2021-11-10
- 稿件说明：
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邓艺璇,黄玉萍,黄周春.基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测[J].电力系统自动化,2021,45(21):181-188.

DENG Yixuan,HUANG Yuping,HUANG Zhouchun.Charging and Discharging Capacity Forecasting of Electric Vehicles Based on Random Forest Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(21):181-188.
邓艺璇,黄玉萍,黄周春.基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测[J].电力系统自动化,2021,45(21):181-188. DOI： 10.7500/AEPS20210421008.

DENG Yixuan,HUANG Yuping,HUANG Zhouchun.Charging and Discharging Capacity Forecasting of Electric Vehicles Based on Random Forest Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(21):181-188. DOI： 10.7500/AEPS20210421008.

摘要

文中提出一种电动汽车充放电容量的组合预测方法。首先，基于电动汽车历史充电数据和用户参与电动汽车与电网互动（V2G）意愿的调查数据，分析车辆荷电状态（SOC）特性、出行时间特性以及用户对价格的敏感度，建立随机森林分类模型，判断车辆是否参与V2G调度，并对影响用户决策的特征因素进行重要性评估。其次，采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车出行和充放电情况，并分别预测充放电容量。最后，以办公区为例进行仿真，对比分析多种充放电模式下的电动汽车充放电行为与负荷分布。所构建的随机森林分类模型的准确率为0.917，能够有效区分V2G计划时段内电动汽车的充放电行为，仿真结果验证了所提预测框架的有效性。

Abstract

A combined forecasting method for the charging and discharging capacity of electric vehicles (EVs) is proposed. Firstly

based on the historical charging data of EVs and the survey data of users' willingness to participate in vehicle-to-grid (V2G)

the characteristics of vehicle state of charge (SOC)

travel time and users' sensitivity to price are analyzed. Then

a random forest based classification model is established to determine whether the EV participates in V2G scheduling

and the importance of characteristic factors that affect users' decision-making is evaluated. Secondly

the Monte Carlo simulation method is used to simulate the situations of EV travelling and charging/discharging

and the charging and discharging capacities are predicted respectively. Finally

a simulation is carried out by taking an office area as an example to compare and analyze the EV charging and discharging behaviors and load distribution with multiple charging and discharging modes. The constructed random forest classification model has an accuracy of 0.917

which can effectively classify the charging and discharging behavior of EVs during the V2G planning period. Simulation results also verify the effectiveness of the proposed forecasting framework.

关键词

Keywords

references

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