[發(fā)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?zhí)枺?/td>: 201911255492.8
• 申請日: 2019-12-10
• 公開（公告）號: CN111429166B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)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

本發(fā)明公開了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，包括以下步驟：劃分交通網格，構建充電需求指標以描述交通網格周圍道路中電動汽車的充電需求；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做聚類運算，得到多組聚類結果；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；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，對后續(xù)電網規(guī)劃建設和以及電力需求側響應提供參考價值，對充電站規(guī)劃建設有一定的指導意義。

技術領域

本發(fā)明涉及電力技術領域，尤其是涉及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。

背景技術

隨著地球資源和環(huán)境的壓力越來越大，節(jié)能環(huán)保促使人類加快新能源汽車的研發(fā)，電動汽車因其優(yōu)越的性能而受到公眾的青睞，電動汽車具有良好的節(jié)能、減排和環(huán)保優(yōu)勢,電動汽車的推廣對于減少對外國石油的依賴，實現經濟社會的健康發(fā)展具有重要意義，在此背景下，電動汽車得到了世界各國政府和企業(yè)的積極推廣,電動汽車充放電負荷預測是開展電動汽車接入對電網的影響分析、配電網規(guī)劃與控制運行、電動汽車與電網雙向互動及電動汽車與其他能源、交通等系統(tǒng)協(xié)調研究的基礎。未來，大型電動汽車接入電網將給電網的穩(wěn)定運行帶來巨大挑戰(zhàn)，為了應對電動汽車的廣泛普及，更好地發(fā)揮電動汽車的優(yōu)勢，有必要對電動汽車的充電需求空間分布進行研究，目前現有技術中沒有給出對電動汽車的充電需求空間分布進行預測的方法。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是針對現有技術的不足，提供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，了解電動汽車發(fā)展態(tài)勢，及時掌握電動汽車接入時對電網帶來的影響，對后續(xù)電網規(guī)劃建設和以及電力需求側響應提供參考價值，對充電站規(guī)劃建設提供指導。

為達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：

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，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。

進一步的，所述步驟A包括：

A1.對交通網格內的動態(tài)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(tài)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