論文の概要: Multiscale Spatio-Temporal Enhanced Short-term Load Forecasting of Electric Vehicle Charging Stations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19053v1
- Date: Wed, 29 May 2024 12:54:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 17:10:39.218364
- Title: Multiscale Spatio-Temporal Enhanced Short-term Load Forecasting of Electric Vehicle Charging Stations
- Title（参考訳）: 電気自動車充電ステーションのマルチスケール時空間的短期負荷予測
- Authors: Zongbao Zhang, Jiao Hao, Wenmeng Zhao, Yan Liu, Yaohui Huang, Xinhang Luo,
- Abstract要約: 電気自動車(EV)の急速な拡大により、電気自動車充電ステーション(EVCS)の負荷予測がますます重要になっている。
EVCSの正確な負荷予測を実現する上での最大の課題は、充電行動の非線形性、異なるステーション間の空間的相互作用、使用パターンの複雑な時間的変動を考慮することである。
EVCSにおける負荷予測のためのマルチスケール時空間拡張モデル(MSTEM)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.239428835958199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid expansion of electric vehicles (EVs) has rendered the load forecasting of electric vehicle charging stations (EVCS) increasingly critical. The primary challenge in achieving precise load forecasting for EVCS lies in accounting for the nonlinear of charging behaviors, the spatial interactions among different stations, and the intricate temporal variations in usage patterns. To address these challenges, we propose a Multiscale Spatio-Temporal Enhanced Model (MSTEM) for effective load forecasting at EVCS. MSTEM incorporates a multiscale graph neural network to discern hierarchical nonlinear temporal dependencies across various time scales. Besides, it also integrates a recurrent learning component and a residual fusion mechanism, enhancing its capability to accurately capture spatial and temporal variations in charging patterns. The effectiveness of the proposed MSTEM has been validated through comparative analysis with six baseline models using three evaluation metrics. The case studies utilize real-world datasets for both fast and slow charging loads at EVCS in Perth, UK. The experimental results demonstrate the superiority of MSTEM in short-term continuous load forecasting for EVCS.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の急速な拡大により、電気自動車充電ステーション(EVCS)の負荷予測がますます重要になっている。
EVCSの正確な負荷予測を実現する上での最大の課題は、充電行動の非線形性、異なるステーション間の空間的相互作用、使用パターンの複雑な時間的変動を考慮することである。
これらの課題に対処するため,EVCS における効率的な負荷予測のためのマルチスケール時空間拡張モデル (MSTEM) を提案する。
MSTEMは、階層的な非線形時間的依存関係を様々な時間スケールで識別するために、マルチスケールグラフニューラルネットワークを組み込んでいる。
さらに、繰り返し学習コンポーネントと残留融合機構を統合し、充電パターンの空間的および時間的変動を正確に捉える能力を高める。
提案したMSTEMの有効性は,3つの評価指標を用いた6つのベースラインモデルとの比較分析により検証された。
ケーススタディでは、イギリスのパースにあるEVCSの高速および低速充電負荷に実世界のデータセットを使用します。
EVCSの短期連続負荷予測におけるMSTEMの優位性を示す実験結果を得た。
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