Application创新应用294电子技术第52卷第4期（总第557期）2023年4月出分析，代替BP对网络神经做出训练，能够提高预测的精度与效率。基于此，本文在传统充电负荷预测方法的基础上，引入粒子群改进BP神经网络原理，提出了如下文所示的电动汽车充电负荷预测方法。1电动汽车充电负荷预测方法设计（1）建立充电负荷影响因素数学分析模型。本文设计的充电负荷预测方法中，首先，需要根据电动汽车的实际运行情况与运行特征，对其充电需求做出全方位分析，获取充电需求影响因素之间存在的关系，并在此基础上，建立充电负荷影响因素数学分析模型，为后续的充电负荷计算提供基础保障。通常情况下，大多数电动汽车采用直流充电模式与交流充电模式，充电模式不同，对应的充电负荷也存在一定的差异。综合考虑这一问题，建立充电负荷影响因素数学分析模型。充电负荷具有影响的因素较多，各个因素之间存在彼此抑制或彼此促进的关系，经过层层分析后，可以得知充电负荷影响因素之间存在的关联性关系。经过深入分析研究，可知汽车充电时间与荷电状态对充电负荷具有直接影响。在此基础上，建立两个充电负荷直接影0引言在当前绿色环保与节能减排理念不断发展的趋势下，电动汽车逐渐兴起。基于广义角度分析，电动汽车采用车内自带电源，作为其行驶的动力，通过车内高性能电机，驱动汽车车轮行驶，其制动方式以X型、液压双回路为主，油耗约为9kWh/(100km)。与传统的汽车相比，电动汽车的能源利用率较高，在操控方面具有较强的灵活性，节能环保，对改善生态环境具有较大作用。现阶段，我国在电动汽车领域方面的研究逐渐成熟，推出了纯电动汽车、高性能混合动力汽车与高能效的燃料电池汽车，整体具有良好的发展前景与潜力。随着电动汽车数量的大幅度增加，对电动汽车充电桩与充电设备的需求逐渐增大。此时，科学合理的电动汽车充电负荷预测方法至关重要。当前，传统的电动汽车充电负荷预测方法在应用过程中具有一定的局限性，无法对电动汽车充电站负荷值之间存在的定量关系做出精确分析，且在充电负荷预测数据量较大的情况下，传统预测方法预测的准确率与效率较差。粒子群改进BP神经网络，作为一种进化计算技术，通过对种群搜索过程中粒子发生的动态变化做作者简介：冯艳，武汉华源电力设计院有限公司，高级工程师，硕士研究生；研究方向：电力系统规划。收稿日期：2022-12-01；修回日期：2023-04-12。摘要：阐述粒子群改进BP神经网络原理，提出一种全新的充电负荷预测方法...
