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公开(公告)号：CN109740825A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910079583.4
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及了一种考虑交通拥堵因素下的电动汽车充放电方法。为了更加贴近用户真实场景进行电动汽车充放电优化，本发明基于交通拥堵因素这一实际情况，利用深度学习中的卷积神经网络对交通道路照片进行实时处理，判断当前交通道路的拥堵程度，通过交通道路的拥堵状态对用户出行时间的影响，对电动汽车开始充电时刻进行建模，在此基础上，综合考虑电池能量需求和用户出行需求，建立电网侧峰谷差率和用户用电总成本的多目标目标函数，采用遗传算法求解得到电动汽车集群的充放电方案，验证了其有效性，模型贴近真实场景，具有非常现实的指导意义。
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