[發(fā)明專利]一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811355696.4
• 申請日: 2018-11-14
• 公開（公告）號: CN109583631B
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王睎;任志超;葉強;汪偉;徐浩;陳禮頻;曹開江;程超;王海燕;馬瑞光
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 梁田

1.一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法，其特征在于，包括：

步驟S1，燃油汽車和電動汽車分類，并確定各類型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括某類型汽車車型投資成本、某類型汽車車型百公里能耗大小、某類型汽車車型占所有車型比例；

步驟S2，燃油汽車類型與電動汽車類型進行配對組合，得出電動汽車替代燃油汽車的所有替代方案；

步驟S3，以某類型汽車車型占所有車型比例和配對組合為考慮因素，求解各替代方案發(fā)生概率；

步驟S4，采用替代電價概率模型，計算所有替代方案情況下的替代電價；

步驟S5，以替代電價、實際電價和各替代方案發(fā)生概率為考慮因素，求解用戶意愿，即用戶參與電能汽車替代燃油汽車意愿的概率。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法，其特征在于，步驟S1中所述燃油汽車和電動汽車分類，并確定各類型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用基于K-means聚類的汽車車型分類模型實現(xiàn)，分類結(jié)果為

其中，聚類后數(shù)據(jù)子集的數(shù)目為k，c_k代表不同類別，μ_k為該類中心，n_k為類別c_k包含的數(shù)據(jù)點個數(shù)，OV_i＝(I_OV,i，C_OV,i)^T是N_OV個市場現(xiàn)有燃油汽車的2維樣本數(shù)據(jù)集，其中，I_OV是市場現(xiàn)有燃油汽車的投資成本，C_OV是市場現(xiàn)有燃油汽車的百公里油耗，EV_i＝(I_EV,i，C_EV,i)^T是N_EV個電動汽車的2維樣本數(shù)據(jù)集，其中，I_EV是電動汽車的投資成本，C_EV是電動汽車的百公里油耗，i＝1,2,3…N_OV或者i＝1,2,3…N_EV。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法，其特征在于，步驟S1中所述某類型汽車車型占所有車型比例，采用K-means算法，由該類型中各車型占所有車型比例求和得到。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法，其特征在于，步驟S3中，所述各替代方案發(fā)生概率的計算方法為，各替代方案中，被替換燃油汽車類型占所有車型比例和替換的電動汽車類型占所有車型比例相乘。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法，其特征在于，步驟S4中，所述替代電價概率模型為

式中：p_E/O為替代電價，OV為燃油汽車車型隨機變量；EV為電動汽車車型隨機變量，I_OV為某燃油汽車車型投資成本，D為年行駛里程數(shù)，C_OV為某燃油汽車車型百公里能耗大小，p_O為單位油價，i為折現(xiàn)率，(P/A,i,n)為年金現(xiàn)值系數(shù)，n_OV為燃油汽車平均使用年限，n_EV電動汽車平均使用年限，I_EV為某電動汽車車型投資成本，C_EV為某電動汽車車型百公里能耗大小。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于替代電價概率模型的電能替代用戶意愿預(yù)測方法，其特征在于，步驟S5中求解用戶愿意的計算方法為，找出替代電價高于實際電價的替代方案，將這些替代方案發(fā)生概率求和，計算公式為

W_UP為電能替代用戶參與意愿，p_CE為實際電價，p_E/O為替代電價，P{p_E/O}為替代方案發(fā)生概率。