《表2 通用分布函数的参数拟合结果》

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《考虑时间相关性的电动汽车充电站负荷概率建模及场景生成》

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从该充电站的历史数据提取出一天96个时段中每个时段的负荷数据，用正态分布、伽马分布、高斯混合分布和通用分布拟合，用d2表示拟合效果，式（3）中的K取4，所有单时段负荷式（5）中ω均取100 k W。式（9）中的m取36。4种概率分布函数的拟合效果d2值的对比结果如图3所示。可以看出，通用分布只在第10、12—14、39、42—44这8个时段负荷的拟合效果劣于高斯混合分布，其余的88时段其拟合效果均优于其他3种分布，总体拟合精度最高，表明了通用分布具有很好的通用性。因此，本文对单个时段负荷的概率分布函数拟合均采用通用分布函数。96时段负荷通用分布函数拟合结果的参数如表2所示。