[發明專利]基于蒙特卡洛模擬法的電動汽車充電負荷預測系統和方法

無效

• 申請號: 201310308492.6
• 申請日: 2013-07-22
• 公開（公告）號: CN103413180A
• 公開（公告）日: 2013-11-27
• 發明（設計）人: 袁正平;周建平;周建雄;王文斌
• 申請（專利權）人: 上海電力實業有限公司;上海聚動交能電氣電子有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

技術領域

本發明涉及電動汽車充電負荷預測領域，具體地，涉及基于蒙特卡洛模擬法的電動汽車充電負荷預測系統和方法。

背景技術

電動汽車保有量一定程度上反映了電動汽車的發展規模，但由于電動汽車的位置不固定性、充電時間不確定性等因素，決定了電動汽車對于電網而言將是一個動態的、不可忽視的充電負荷。

在電動汽車處在起步階段的當下，由于電動汽車數量較少，大部分充換電站的投資成本、建設容量均根據實際配套車輛的數量及使用頻率等情況進行配置，因使用頻率較少，其負荷較小，對電網幾乎沒有影響。但當電動汽車的數量達到一定規模后，如果不合理選址定容、不規范建設投資，任由電動汽車大規模的無序充電，巨大的資源浪費和資金投入將阻礙電動汽車能源供給設施的發展，巨大的充電功率將形成沖擊性負荷，對電網產生巨大的沖擊，影響電網穩定和運行安全。為保證電網的可靠安全運行，需對電動汽車規模化充電的負荷進行預測。

電動汽車充電負荷預測的核心問題是預測的技術方法，或者說是預測數學模型，隨著現代科學技術的不斷進步，負荷預測理論技術得到了很大發展，理論研究逐步深入。常見的電力系統負荷預測方法有單耗法、趨勢分析法、彈性系數法、回歸分析法、時間序列法、灰色模型法、神經網絡法、德爾菲法、專家系統法以及優選組合分析法等方法。但由于電動汽車位置不確定性、充電時間隨機性等因素，導致電動汽車充換電站負荷具有時變性，因此，利用傳統方法往往難以準確地描述其復雜的非線性特征。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種基于蒙特卡洛模擬法的電動汽車充電負荷預測系統和方法。本發明旨在考慮利用統計學的方法，通過挖掘、分析包含這些不確定性因素信息的數據，探索并總結其分布規律，提出合理的預測方法和系統。

根據本發明的一個方面，提供一種基于蒙特卡洛模擬法的電動汽車充電負荷預測方法，包括如下步驟：

步驟1：設定模擬次數；

步驟2：確定車輛充電行為；若車輛充電行為是自動充滿，則進入步驟31A；若車輛充電行為是定時充電，則進入步驟31B；

其中：步驟31A：抽取行駛里程，根據行駛里程確定起始荷電狀態；

步驟32A：根據起始荷電狀態確定充電所需時間長度；

步驟33A：根據充電所需時間長度確定起始充電時間抽樣范圍；

步驟34A：根據起始充電時間抽樣范圍抽取起始充電時間；

其中：步驟31B：按給定時段提取充電時間分布；

步驟32B：抽取行駛里程，根據行駛里程和充電時間分布確定起始荷電狀態；

步驟33B：根據起始荷電狀態確定充電所需時間長度；

步驟34B：根據充電所需時間長度確定實際充電時間長度；

接下來進入步驟4：根據步驟34A中抽取的起始充電時間、以及步驟34B中確定的實際充電時間長度，累加充電負荷曲線得到總體充電負荷；

步驟5：判斷目前已模擬的次數是否大于步驟1中設定的模擬次數；若是，則進入步驟6；若否，則返回步驟2繼續執行；

步驟6：判斷作為模擬結果的總體充電負荷是否收斂；若收斂，則輸出模擬結果；若不收斂，則返回步驟1重新設定模擬次數。

根據本發明的另一個方面，還提供一種基于蒙特卡洛模擬法的電動汽車充電負荷預測系統，包括控制器，所述控制器包括如下裝置：

設定裝置：用于設定模擬次數；

車輛充電行為確定裝置：用于確定車輛充電行為；若車輛充電行為是自動充滿，則觸發第一抽取裝置；若車輛充電行為是定時充電，則觸發第一提取裝置；

其中：第一抽取裝置：用于抽取行駛里程，根據行駛里程確定起始荷電狀態；

第一處理裝置：用于根據起始荷電狀態確定充電所需時間長度；

第二處理裝置：用于根據充電所需時間長度確定起始充電時間抽樣范圍；

第三處理裝置：用于根據起始充電時間抽樣范圍抽取起始充電時間；

其中：第一提取裝置：用于按給定時段提取充電時間分布；

第四處理裝置：用于抽取行駛里程，根據行駛里程和充電時間分布確定起始荷電狀態；

第五處理裝置：用于根據起始荷電狀態確定充電所需時間長度；

第六處理裝置：用于根據充電所需時間長度確定實際充電時間長度；

第七處理裝置：用于根據第三處理裝置中抽取的起始充電時間、以及第六處理裝置中確定的實際充電時間長度，累加充電負荷曲線得到總體充電負荷；