[發明專利]一種基于支持向量機的電動汽車充電站負荷預測方法

有效

• 申請號: 201310306730.X
• 申請日: 2013-07-19
• 公開（公告）號: CN103400203A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發明（設計）人: 別朝紅;戎曉雪;劉文鵬;孫剛
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 汪人和

1.一種基于支持向量機的電動汽車充電站負荷預測方法，其特征在于：該預測方法包括以下步驟：

1）采集預測日以前充電站負荷以及影響充電站負荷的因素的歷史數據，所述因素包括周屬性、節日屬性、溫度、氣象情況、充電站服務車輛數以及正常工作充電機數；

2）確定預測日各個影響充電站負荷的因素的取值，其中，溫度以及氣象情況根據氣象預報確定，充電站服務車輛數以及正常工作充電機數根據充電站提供的數據確定；

3）對歷史數據以及步驟2）確定的取值作歸一化處理；

4）經過步驟3）后，利用與預測日第k時刻對應的歷史數據和步驟2）確定的取值構建訓練樣本集和預測樣本集；

5）利用訓練樣本集訓練得到與第k時刻對應的支持向量機回歸函數的拉格朗日乘子，根據所述拉格朗日乘子建立與第k時刻對應的支持向量機預測模型；

6）將預測樣本集代入支持向量機預測模型得到與第k時刻對應的充電站負荷預測值；

7）重復步驟4）至步驟6），得到預測日各時刻對應的充電站負荷預測值。

2.根據權利要求1所述一種基于支持向量機的電動汽車充電站負荷預測方法，其特征在于：所述周屬性記為W，W∈{1,2,3,4,5,6,7}，W=1對應星期一，W=2對應星期二，W=3對應星期三，W=4對應星期四，W=5對應星期五，W=6對應星期六，W=7對應星期日；節日屬性記為F，F∈{0,1}，若為節日取F=1，否則取F=0；氣象情況記為A，A∈{1,2,3}，A=1對應晴，A=2對應陰，A=3對應雨雪。

3.根據權利要求1所述一種基于支持向量機的電動汽車充電站負荷預測方法，其特征在于：所述歷史數據為預測日以前100-200天內電動汽車充電站數據庫記錄的關于充電站負荷以及影響充電站負荷的因素的數據信息。

4.根據權利要求1所述一種基于支持向量機的電動汽車充電站負荷預測方法，其特征在于：對歷史數據作歸一化處理前，對采集的歷史數據進行掃描，若歷史數據中某日某時刻的充電站負荷為負值時，則用修正值替換負值，修正值為所述某日的前、后兩日對應時刻充電站負荷的平均值。

5.根據權利要求1所述一種基于支持向量機的電動汽車充電站負荷預測方法，其特征在于：所述訓練樣本集的構建方法為：取第i日的前10日第k時刻的充電站負荷值L={L_i-1,k,L_i-2,k,L_i-3,k,L_i-4,k,L_i-5,k,L_i-6,k,L_i-7,k,L_i-8,k,L_i-9,k,L_i-10,k}、第i日的周屬性W_i、第i日的節日屬性F_i、第i日的溫度T_i、第i日的氣象情況A_i、第i日充電站服務車輛數B_i以及第i日正常工作充電機數C_i作為第i日第k時刻的訓練樣本的輸入向量：

x_i,k={L_i-1,k,L_i-2,k,L_i-3,k,L_i-4,k,L_i-5,k,L_i-6,k,L_i-7,k,L_i-8,k,L_i-9,k,L_i-10,k,W_i,F_i,T_i,A_i,B_i,C_i}

取第i日第k時刻的充電站負荷L_i,k作為訓練樣本的目標輸出值：

y_i,k=L_i,k

則任意時刻的訓練樣本集i=11,12,...,N，N為歷史數據的采集天數。