关键词：电动汽车;负荷预测;需求响应;不确定性;Sigmoid云模型
摘 要：电动汽车(electric vehicle,EV)参与需求响应存在较大的不确定性,这给EV负荷曲线的预测带来了巨大的挑战,为此,提出一种考虑需求响应不确定性的EV日前负荷预测方法。首先结合价格型和激励型两种需求响应机制设计EV有序充放电的自动需求响应策略,然后为了描述用户响应该策略的随机性和模糊性,提出一种新型的Sigmoid云模型,刻画受复杂因素影响下EV用户收益度与响应行为之间的不确定映射关系,获得了EV用户对需求响应策略的接受度,最终计算出不同响应情景下的EV负荷及其概率分布信息。仿真结果表明,相比传统方法,所提Sigmoid云模型量化了EV响应行为不确定性,均方根误差减小了约60%,同时EV负荷的概率预测结果的相对误差维持在0.9%～9.6%,预测模型和方法更为精细准确。
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