[發明專利]電動私家車起始充電時刻的概率建模方法

在審

• 申請號: 201410633163.3
• 申請日: 2014-11-10
• 公開（公告）號: CN104346535A
• 公開（公告）日: 2015-02-11
• 發明（設計）人: 史樂峰;劉正發;何國軍;侯興哲;汪會財;劉永相;繆鵬斌;鄭可;李松濃;余娟
• 申請（專利權）人: 國網重慶市電力公司電力科學研究院;國家電網公司;重慶大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 裴娜

技術領域

本發明涉及一種電動私家車起電時刻的建模方法。

背景技術

電動私家車作為新一代的交通工具，具有低能耗、低污染的巨大優勢，在可以預見的未來將迎來飛速的發展。電動私家車充電負荷的計算是研究電動私家車對電網影響、充電基礎設施規劃以及電網規劃與運行的前提。而電動私家車充電負荷模型需要由電動私家車起始充電時刻參數來構成，因此如何建立電動私家車起始充電時刻的精確概率分布模型顯得至關重要。

現有的對電動私家車起始充電時刻進行概率建模的方法是采用傳統參數估計方法，即預先假設其概率密度函數服從某種分布，然后依據樣本數據來估計該分布的參數。如2011年第35卷第14期《電力系統自動化》中“電動私家車充電負荷計算方法”一文，采用的方法是根據不同的車輛類型，假定其服從均勻分布、正態分布、直角梯形分布，這些概率分布模型雖有不同，但是均屬于傳統參數估計范疇。該方法主要的缺點：1)因為電動私家車起始充電時刻都是有上下界約束的數據，如一天有0-24小時的范圍，當采用如正態分布時，范圍是整個實數區間，所以得到的概率分布會在上下邊界出現邊界偏差；2)參數分布的選取依靠主觀經驗，理論依據并不充分，如果假設的概率分布與實際情況不符，那么必然會使建立的概率分布不夠準確；3)采用固定的帶寬，因此并不能根據局部區域的樣本數據調節帶寬，從而存在缺乏局部適應性的問題。

發明內容

本發明的目的就是提供一種電動私家車起始充電時刻的概率建模方法,能夠有效解決如正態分布帶來的邊界偏差的影響，提高概率模型的精度；能夠不假設任何概率分布，通過揭示隱藏在樣本數據中的統計信息，能夠根據局部區域樣本數據調節帶寬，解決缺乏局部適應性的問題，精確的建立電動私家車起始充電時刻概率分布。

本發明的目的是通過這樣的技術方案實現的，具體建模步驟如下：

1)記錄并輸入m天n個實際電動私家車起始充電時刻樣本數據T_s＝[T_s1,T_s2,…,T_sn]，T_s的取值范圍為(a，b)；

2)計算電動私家車起始充電時刻概率分布，具體步驟如下：

2-1)求常規核密度估計

根據步驟1)中記錄并輸入的m天n個實際電動私家車起始充電時刻的實際數據，計算電動私家車起始充電時刻樣本的概率密度函數為f(x)，此概率密度函數的常規核密度估計為

f^(x)1nhΣi=1nK[(x-Xi)h]---(1)]]>

式中：n為電動私家車起始充電時刻樣本容量，h為帶寬，記K(Z)為核函數，其中X_i為電動私家車起始充電時刻樣本；

2-2)邊界核修正

通過使用“邊界核”這一特殊的核函數來修正。修正后的邊界核B(Z)的計算公式為