[發明專利]基于最大輪廓聚類的電動汽車充電需求空間分布預測方法

有效

• 申請號: 201911255492.8
• 申請日: 2019-12-10
• 公開（公告）號: CN111429166B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 張藝涵;李秋燕;王利利;田春箏;李科;郭新志;付科源;馬杰;孫義豪;全少理;郭勇;楊卓;丁巖;羅潘;楊欽臣;于昊正;祝智杭;李妍;王少榮
• 申請（專利權）人: 國網河南省電力公司經濟技術研究院;國家電網有限公司;華中科技大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/26;G06Q50/06
• 代理公司: 鄭州知己知識產權代理有限公司 41132
• 代理人: 任海玲

1.基于最大輪廓聚類的電動汽車充電需求空間分布預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟A：根據用地類型和周圍道路劃分交通網格，構建充電需求指標用以描述交通網格周圍道路中電動汽車的充電需求；

步驟B：以交通網格為聚類樣本，以交通網格的充電需求指標和地理坐標為聚類樣本屬性進行群簇聚類，采用密度峰值聚類方法對聚類樣本進行聚類運算，得到多組聚類結果；

步驟C：定義輪廓系數用以表征聚類結果的質量，基于輪廓系數，計算各聚類結果的總體輪廓系數，選擇最大輪廓系數的聚類結果作為最佳結果，得到電動汽車充電需求指標的空間分布；

步驟D：根據充電需求總量和各聚類群簇的總充電需求指標，計算各群簇的充電需求，得到電動汽車充電負荷的空間分布；

所述步驟A包括：

A1.對交通網格內的動態交通數據進行分析，計算每個交通網格內的平均交通流量指數，計算方式如下：

式中，f_ij為第i個交通網格周圍第j個路口的典型日出行高峰交通流量，n_i為第i個交通網格周圍的路口數，f_ave,i交通網格平均交通流量指數，q_i表示第i個交通網格的平均交通流量指數，N為交通網格總數，f_ave,i為第i個交通網格的平均交通流量。

A2.對交通網格內的靜態交通數據進行分析，根據交通網格內停車場對外開放程度定義對外開放指數h_i；

A3.構建充電需求指標C_bi，其表達式為：

c_bi＝h_iq_i

A4.以交通網格的充電需求為聚類樣本w_i(i∈[1,N])，其屬性包括：充電需求指標C_bi和地理坐標，i為交通網格編號，N為交通網格總個數；

所述步驟C包括：

計算步驟B中各聚類結果的輪廓系數，計算方法為：

式中，群簇的內聚度a_i為樣本w_i到所有它所屬的簇中其他樣本的距離，群簇的分離度b_i為樣本w_i與最近簇中所有點的平均距離；

聚類結果總體的平均輪廓系數s表達式如下：

2.根據權利要求1所述的基于最大輪廓聚類的電動汽車充電需求空間分布預測方法，其特征在于，所述步驟B包括：

B1.合理取值選擇聚類群簇個數區間[n_min,n_max]，

B2.在區間內根據局部密度ρ_i和距離δ_i進行群簇聚類，計算方式如下：

式中，ρ_i為局部密度，δ_i為樣本之間的距離，I_S為交通網格的序號集，c_bj為第j個交通網格的充電需求指標，d_ij為第i個和第j個交通網格中心的空間距離，d_c為截斷距離，用于限定交通網格的充電容量服務范圍，為局部密度大于第i個交通網格的網格序號集，針對每個聚類個數n∈[n_min,n_max]，選取n個樣本點作為聚類中心，得到多組群簇聚類結果。

3.根據權利要求1所述的基于最大輪廓聚類的電動汽車充電需求空間分布預測方法，其特征在于，所述步驟D包括:

各群簇的充電需求計算公式如下：

式中，表示各P_i類型電動汽車的充電功率，n為規劃區域內電動汽車保有量預測值；η表示電動汽車充電的同時率，P_ci為群簇i充電需求負荷，q_ti表示群簇i的交通密集指數，M為群簇個數。