[發(fā)明專利]基于出行概率矩陣的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010013815.9
• 申請(qǐng)日: 2020-01-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111199320B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張琳娟;許長(zhǎng)清;王利利;張平;盧丹;郭璞;周楠;鄭征;邱超;李景麗;楊旭晨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)家電網(wǎng)有限公司;國(guó)網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/067;G06Q50/30
• 代理公司: 鄭州優(yōu)盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41125
• 代理人: 張真真

1.一種基于出行概率矩陣的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于，其步驟如下：

S1、根據(jù)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的影響因素建立影響因素的概率模型；

S2、根據(jù)電動(dòng)汽車的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及電動(dòng)汽車在城市間的出行建立電動(dòng)汽車出行概率矩陣；

S3、根據(jù)步驟S1中的影響因素的概率模型和步驟S2中的電動(dòng)汽車出行概率矩陣，利用蒙特卡洛方法預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車一天的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布；

所述利用蒙特卡洛方法預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車一天的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布的方法為：

S3.1、設(shè)置電動(dòng)汽車總數(shù)量為N，最大迭代次數(shù)為M，當(dāng)前電動(dòng)汽車為n＝1，設(shè)置電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)閾值SOC_th，設(shè)置荷電狀態(tài)期望值SOC₁，荷電狀態(tài)最大值SOC₂；

S3.2、初始化迭代次數(shù)m＝1，設(shè)置初始荷電狀態(tài)為C_apt；

S3.3、設(shè)置充電負(fù)荷P_C,m＝0，利用起止出行時(shí)刻概率模型產(chǎn)生電動(dòng)汽車n的起始時(shí)刻T_s和結(jié)束時(shí)刻T_e，利用日行駛里程概率模型產(chǎn)生電動(dòng)汽車n的日總行駛里程D；

S3.4、設(shè)置當(dāng)前行駛里程d_t＝0，當(dāng)前行駛時(shí)刻t＝T_s；

S3.5、根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的停車概率產(chǎn)生起始節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)起始節(jié)點(diǎn)和電動(dòng)汽車出行概率矩陣產(chǎn)生電動(dòng)汽車n的行駛目的地；

S3.6、利用Floyd算法計(jì)算電動(dòng)汽車n的最短路徑，并給出路徑總段數(shù)count；

S3.7、計(jì)算電動(dòng)汽車n通過(guò)路徑h后的行駛里程d_t＝d_t+L_h，行駛時(shí)刻t＝t+d_th，當(dāng)前荷電狀態(tài)SOC，其中，L_h為路徑h對(duì)應(yīng)的里程，d_th為電動(dòng)汽車n通過(guò)路徑h的行駛時(shí)間；

S3.8、判斷當(dāng)前荷電狀態(tài)SOC是否小于荷電狀態(tài)閾值SOC_th，若是，就近充電，更新當(dāng)前荷電狀態(tài)SOC＝SOC+ΔSOC，更新充電負(fù)荷P_C,m＝P_C,m+P(t:t)T_c)，否則，執(zhí)行步驟S3.9，其中，P(t:t)T_c)為充電T_c時(shí)間內(nèi)的充電負(fù)荷；

S3.9、路徑h＝h+1，判斷路徑h是否達(dá)到路徑總段數(shù)count，若是，執(zhí)行步驟S3.10，否則，返回步驟S3.7；

S3.10、判斷行駛里程d_t是否小于日總行駛里程D，若是，執(zhí)行步驟S3.11，否則，執(zhí)行步驟S3.13；

S3.11、判斷行駛時(shí)刻t是否小于結(jié)束時(shí)刻T_e，若是，執(zhí)行步驟S3.12，否則，執(zhí)行步驟S3.13；

S3.12、記錄停車時(shí)長(zhǎng)d_{t_park}，更新行駛時(shí)刻t＝t+d_{t_park}，將當(dāng)前停車地點(diǎn)設(shè)為起始節(jié)點(diǎn)，返回步驟S3.5；

S3.13、結(jié)束電動(dòng)汽車n的行駛行程，并判斷當(dāng)前荷電狀態(tài)SOC是否達(dá)到荷電狀態(tài)期望值SOC₁，若是，保留充電負(fù)荷P_C,m和當(dāng)前荷電狀態(tài)SOC，且荷電狀態(tài)C_apt＝SOC，否則，對(duì)電動(dòng)汽車n進(jìn)行充電至荷電狀態(tài)最大值SOC₂，并更新荷電狀態(tài)C_apt＝SOC₂和充電負(fù)荷P_C,m＝P_C,m+P(t:t)T_c')，其中，P(t:t)T_c')為充電T_c'時(shí)間內(nèi)的充電負(fù)荷；

S3.14、判斷迭代次數(shù)m是否達(dá)到最大迭代次數(shù)為M，若是，計(jì)算電動(dòng)汽車n的M次充電負(fù)荷的平均值執(zhí)行步驟S3.15，否則，記錄迭代次數(shù)為m時(shí)電動(dòng)汽車n的充電負(fù)荷P_C,m，迭代次數(shù)m＝m+1，返回步驟S3.3；

S3.15、判斷電動(dòng)汽車n是否達(dá)到電動(dòng)汽車總數(shù)量N，若是，計(jì)算N個(gè)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷的平均值完成N輛電動(dòng)汽車一天的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)空分布的預(yù)測(cè)，否則，n＝n+1，返回步驟S3.2。