公交剩余电量预测-程星星(Alex)外包案例-猿急送

公交剩余电量预测

人工智能 · 其他案例ID: 219958

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作者：程星星(Alex) - 5年经验- 华为技术有限公司

案例介绍

为了提高能源消耗预测的准确性，本文提出了一种新的电动汽车充电和放电效率预测框架，考虑了能源消耗的变化性，以最大化其利润。

为了有效降低高不确定性的能源消耗预测，首次提出了由小波变换（WT）、深度确定性策略梯度（DDPG）和分位数回归（QR）组成的能量不确定性预测器。

考虑到电动汽车电池损失对总成本的影响，建立了一个包括乘客出行成本、空驶成本、充电成本和电池损耗成本的充放电优化模型。

为了更好地优化电动汽车运营成本的经济效益，本文提出了一种基于电动汽车成本优化的自适应学习率萤火虫算法。

为了验证所提方法在电动汽车经济优化方面的有效性，本文以深圳市某公交公司的一条线路为例进行了概念验证测试。结果表明，该方法可以有效优化电动汽车的运行成本