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摘要：本发明涉及基于蒙特卡洛方法的电动汽车充电负荷建模方法技术领域，尤其涉及一种计及电动汽车充放电行为的日前可调度潜力预测方法，包括如下步骤：S1，电动汽车充电行为分类流程；S2，BP神经网络分类；S3，遗传算法优化权值阈值；S4，可调度潜力预测。VB模型将一个整合的功率可行域表征集群的资源灵活性，可以大大减少优化求解过程中决策变量、等式、不等式约束个数，解决了由于多个决策变量之间的耦合关系而带来的计算复杂性问题，优化求解大规模设备的计算负担得到了有效地简化，同时其整合形式可以在合理的运行框架下将用户用电信息的泄露风险降低。
主权项：1.一种计及电动汽车充放电行为的日前可调度潜力预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，电动汽车充电行为分类流程：①根据电动汽车历史充电数据和用户参与V2G意愿的调查数据；②通过遗传算法来优化BP神经网络初始权值、阈值，并训练BP神经网络；③通过训练好的人工神经网络进行电动汽车充电行为分类；S2，BP神经网络分类；S3，遗传算法优化权值阈值；S4，可调度潜力预测。
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百度查询： 南昌大学 一种计及电动汽车充放电行为的日前可调度潜力预测方法
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