基于智能体仿真的城市电动汽车充电需求预测方法及系统
摘要:
本发明公开了一种基于智能体仿真的城市电动汽车充电需求预测方法及系统,属于城市公共交通管理中的信息技术领域,包括:S1、出行者行为参数的确定以及轨迹数据的形成:出行者行为参数由概率密度函数确定,概率密度函数利用Python对现有数据进行拟合得到,轨迹数据使用的是NHTS2017的真实调查数据;S2、电动汽车充电选择确定:通过效用理论构建出行者充电选择模型;S3、充电需求分布预测模型:通过出行活动模拟优先的策略,克服在充电桩资源有限的条件下,传统模型决定出行者充电先后顺序上的不足。本发明充分考虑了充电桩数量的限制以及出行者的异质性偏好;引入充电桩的数量限制使得模型预测结果更加符合实际情况。
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