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J-GLOBAL ID：202102246493789492   整理番号：21A0310521

動的自動車流に基づく電気自動車充電負荷の時空間分布確率モデリング【JST・京大機械翻訳】

Spatial-Temporal Distribution Probabilistic Modeling of Electric Vehicle Charging Load Based on Dynamic Traffic Flow

著者 (6件)： Song Yunong (華南理工大学電力学院,广東省广州市 510640) ,  Lin Shunjiang (華南理工大学電力学院,广東省广州市 510640) ,  Tang Zhiqiang (華南理工大学電力学院,广東省广州市 510640) ,  He Sen (華南理工大学電力学院,广東省广州市 510640) ,  Lu Yi (深zhen供電局有限公司電力調度控制中心,广東省深zhen市 518001) ,  Mao Tian (中国南方電网科学研究院有限責任公司,广東省广州市 510080)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 44  号： 23  ページ： 47-56  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 動的車両流に基づく電気自動車の充電負荷の時空分布確率モデリング法を提案し,交通路網モデル,車両空間時間移動モデル,および住民旅行確率モデルの3つの部分から成る。交通路網モデルは,車両の過赤緑灯の影響を考慮に入れて,道路を3つのセグメントに分割して,車両流動密度を計算した。車両の空間-時間移動モデルは,走行速度と電力消費に及ぼす交通路の影響を反映して,走行車両は,交通路の状態に従って,速度と走行経路を動的に調整することができた。歩行者旅行確率モデルは,NHTS2017データセットに基づいて,旅行先と出発時間の共同確率分布モデルを得て,次に,旅行連鎖をサンプリングした。ある市街路網モデルを例として、モンテカルロ法を用いて、電気自動車の充電負荷の時空分布特性を予測し、既存の方法のシミュレーション結果と実際の充電負荷曲線との比較分析を行い、提案した確率モデルの正確性と有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  シミュレーション ,  *自動車 ,  照明 ,  道路 ,  *電気自動車 ,  電力消費 ,  走行速度 ,  歩行者 ,  確率分布 ,  負荷曲線 ,  旅行 ,  *充電 ,  住民 ,  確率モデル

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  電気自動車 ,  充電 ,  時空間分布 ,  確率モデリング