【摘 要】
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换电企业在城市内建立换电柜,满足不断增长的电动自行车换电需求,涉及到换电柜的选址,电池的投放和换电需求的预测。本文分析了国内某大型换电企业的换电订单数据,发现换电柜
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换电企业在城市内建立换电柜,满足不断增长的电动自行车换电需求,涉及到换电柜的选址,电池的投放和换电需求的预测。本文分析了国内某大型换电企业的换电订单数据,发现换电柜存在使用严重不均衡问题,为提高使用率,降低换电成本,提出按区域对换电需求量进行聚类并预测的方法。首先,对换电柜位置进行K-means聚类,据此优化换电柜的投放量,提高使用率;随后,采用整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)预测短时换电需求。实验发现,AR
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