【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车保有量预测方法
本专利技术涉及电动汽车保有量预测
，尤其涉及一种电动汽车保有量预测方法。
技术介绍
随着化石能源的日渐枯竭，以电动汽车为代表的新能源汽车成为未来汽车行业发展的趋势。2013年到2019年期间全球新能源汽车销量由17万辆增长到200万辆，增长幅度远超过传统汽车。与此同时，电动汽车作为一种电力负荷，随着其规模的扩大势必会对电网的运行产生影响，尤其是稳定性相对较弱的中小型电网。因此为有效分析电动汽车规模化接入对于配电网的影响，需要考虑电动汽车保有量。在电动汽车保有量预测方面，集中在基于BASS模型的电动汽车保有量预测。现有技术中通常是，采用传统BASS模型进行参数估计，进而对于电动汽车保有量进行预测，但没有考虑模型参数受到其他相关因素的影响；或者在BASS模型的基础之上，考虑参数受到油价因素的影响，但考虑的因素过于单一；或者利用Box-CoxDogit模型，考虑多种影响因素对参数估计的影响，提出改进了的BASS模型，但没有考虑最大潜力参数也在随着时间产生变化。因此，如何能够提供一种...
【技术保护点】
1.一种电动汽车保有量预测方法，其特征在于，包括：/n根据采集到的预设时间段内的传统汽车保有量数据，通过多种训练模型分别进行训练，并根据训练好的参数预测未来预设时间段内的传统汽车保有量；/n根据传统汽车保有量预测时的多种训练模型进行组合，建立组合预测模型；/n根据所述组合预测模型进行BASS模型参数拟合；/n对拟合后的BASS模型进行参数优化，建立电动汽车与传统汽车之间的联系；/n根据参数优化后的BASS模型以及电动汽车与传统汽车之间的联系，建立改进BASS模型；/n根据所述改进BASS模型实现对电动汽车保有量预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种电动汽车保有量预测方法，其特征在于，包括：
根据采集到的预设时间段内的传统汽车保有量数据，通过多种训练模型分别进行训练，并根据训练好的参数预测未来预设时间段内的传统汽车保有量；
根据传统汽车保有量预测时的多种训练模型进行组合，建立组合预测模型；
根据所述组合预测模型进行BASS模型参数拟合；
对拟合后的BASS模型进行参数优化，建立电动汽车与传统汽车之间的联系；
根据参数优化后的BASS模型以及电动汽车与传统汽车之间的联系，建立改进BASS模型；
根据所述改进BASS模型实现对电动汽车保有量预测。
2.根据权利要求1所述的电动汽车保有量预测方法，其特征在于，所述根据采集到的预设时间段内的传统汽车保有量数据，通过多种训练模型分别进行训练，并根据训练好的参数预测未来预设时间段内的传统汽车保有量，包括：
根据采集到的过去十年内的传统汽车保有量数据，对灰色预测模型、线性回归模型和BP神经网络模型均进行参数训练，得到训练好的参数；
根据训练好的参数预测未来十年的传统汽车保有量。
3.根据权利要求2所述的电动汽车保有量预测方法，其特征在于，对灰色预测模型进行参数训练包括：
对于原始数据列：y(0)＝{y(0)(1)，y(0)(2)...y(0)(N)}；
对数据进行累加：x(1)(N)＝x(0)(1)+x(0)(2)+x(0)(3)+…+x(0)(N)；
构成叠加数据列：y(1)＝{y(1)(1)，y(1)(2)...y(1)(N)}；
定义为原始数列的光滑比，数据光滑比ρ(k)∈(0，0.5)满足灰色预测的数据要求；
建立白化方程：
其中，y(1)(t)表表示叠加数据列中第t个数据，和是对原始数据利用OLS的拟合值；
求解所述白化方程，计算预测值：
4.根据权利要求2所述的电动汽车保有量预测方法，其特征在于，对线性回归模型进行参数训练包括：
根据线性回归模型预测参数拟合公式进行参数训练，其中所述线性回归模型预测参数拟合公式为：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，江颖达，徐刚，李楠，宗倩，朱希敏，舒展，马宏忠，崔佳嘉，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司宜兴市供电分公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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