【目的】针对纯电重卡高频次、大功率接入电网充电对电力系统稳定运行造成冲击以及充电站数量不足的问题，提出一种路径规划下考虑电池损耗的纯电重卡集群充电负荷时空分布预测。【方法】首先，考虑天气温度、交通流量、载货质量、地形等因素对纯电重卡耗电特性进行建模。其次，以纯电重卡充电成本和电池损耗成本最低为目标函数建立路径规划模型，根据物流订单信息，采用遗传算法对路径规划模型进行求解，得到动态路径。最后，采用蒙特卡洛法对纯电重卡进行随机抽样，得到纯电重卡空间分布，根据时间窗和到达客户点剩余荷电状态（state of charge,SOC）判断充电策略，对区域内纯电重卡充电负荷进行累加，获得充电负荷时空分布；采用某市实际交通路网进行仿真验证。【结果】结果表明，相比于最短路径算法，采用所提路径规划方法后纯电重卡充电负荷峰值下降6%，整体充电负荷降低2%，行驶成本总体减少20 410元，在减少对电网冲击的同时也降低了用户的行驶成本；此外，充电负荷还受季节温度的影响，冬季充电峰值较夏季高出6.3%，在冬季纯电重卡配送任务重时容易对电网造成冲击。【结论】所提出的负荷预测方法具有一定的真实性和合理性，更符合纯电重卡的真实配送路径。
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