基于自适应改进粒子群的规模化电动汽车负荷预测方法

本发明公开一种基于自适应改进粒子群的规模化电动汽车负荷预测方法，涉及电力系统自动化技术领域。本发明方法通过采用基于负荷预测的粒子群自适应改进算法，通过优化粒子群搜索策略，动态调整参数以适应负荷变化的不确定性，提高负荷预测的准确性和鲁棒性。接着，提出了基于规模化电动汽车充电负荷的在线预测算法，利用实时数据和历史充电行为模式，通过在线学习机制不断更新预测模型，实现对大规模电动汽车充电需求的即时预测。最后，本发明方法通过构建基于改进麻雀搜寻算法的电动汽车充电预测精度优化模型，作为一种创新的启发式优化算法，该算法能够有效提升粒子群模型和在线预测模型的优化精确度。