[發明專利]一種電動汽車充電負荷預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210421766.1
• 申請日: 2022-04-21
• 公開（公告）號: CN115169630A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 袁宇波;方鑫;袁曉冬;潘益;史明明;王明深
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;江蘇省電力試驗研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張賞

本發明公開了一種電動汽車充電負荷預測方法及裝置，以電動汽車起始充電時刻、充電時長、儲能容量、季節、氣溫和節假日期為指標，基于TAN分類器與模糊集理論相結合，對電動汽車充電行為分布需求進行分類，再按類型對電動汽車充電負荷進行預測，可得到更為準確的分類結果，有效提高負荷預測精度。

技術領域

本發明屬于電動汽車負荷預測技術領域，具體為一種電動汽車充電負荷預測方法及裝置。

背景技術

根據2021年4月29日國際能源署分布《2021年全球電動汽車展望》報告。盡管2020年全球汽車行業受到疫情沉重打擊，但電動汽車卻逆勢上揚。預計未來十年將顯著增長。去年新注冊電動汽車數量達300萬輛，較2019年同比增長41％，汽車銷量下降16％。現有政策下，預計到2030年，全球電動汽車數量可達1.45億輛。如果各國政府加大減排力度，到2030年這一數字可能還將提升至2.3億輛。

隨著動力儲能電池技術的長足發展，電動汽車開始逐步走向實用，特別是混合動力電動汽車，己在國外實現市場化銷售，被認為是中長期內最可行的新能源汽車，并將逐漸占據汽車市場的大部分份額。與此相對應的是，電動汽車充電負荷的廣泛接入將對電網的運行產生較大影響。為了定量分析電動汽車接入電網影響進行，或進行配電網規劃、定容選址、控制策略研究，都需要對電動汽車充電負荷進行預測。

經調研，目前對充電負荷的廣泛計算策略是先對車輛進行3-4類劃分，再按類型尋找停車充電模型進行計算，但該方法分類粗略，預測誤差較大，同種類型的車輛通常具有不同的充電特性。

發明內容

本發明的目的在于提供一種電動汽車充電負荷預測方法及裝置，基于TAN分類器與模糊集理論相結合，對電動汽車充電行為分布需求進行分類，再按類型對電動汽車充電負荷進行預測，可得到更為準確的分類結果，有效提高負荷預測精度。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

本發明提供一種電動汽車充電負荷預測方法，包括：

獲取電動汽車的充電功率、起始充電時刻及儲能容量，計算電動汽車充電時長；

以電動汽車充電時長、起始充電時刻、儲能容量、當前季節、氣溫和節假日期為輸入，輸入訓練好的混合分類模型，得到電動汽車在當前的充電行為需求類；

根據電動汽車充電時長、充電功率、起始充電時刻和所屬的充電行為需求類，計算電動汽車各時刻的充電負荷；

將每一個充電行為需求類的電動汽車充電負荷進行疊加，得到該類電動汽車的日充電負荷曲線；將所有類的日負荷曲線進行疊加得到所有電動汽車類型的日充電負荷曲線。

進一步的，還包括，訓練混合分類模型如下：

獲取電動汽車充電行為歷史數據建立訓練樣本；所述電動汽車充電行為歷史數據包括電動汽車起始充電時刻、充電時長、儲能容量、季節、氣溫和節假日期；

采用TAN分類器對訓練樣本進行訓練，得到電動汽車隨環境而變化的充電行為需求類。

進一步的，所述訓練過程中，采用具有最大似然估計值的屬性條件概率作為分類依據。

進一步的，所述充電行為需求類決策如下：

以電動汽車起始充電時刻、充電時長、儲能容量、季節、氣溫和節假日期為屬性指標，每個屬性指標根據物理意義設置多個屬性值，依據屬性指標和屬性值將電動汽車充電行為需求分成若干類。

進一步的，所述屬性指標的屬性值設置如下：

設置0～3表示屬性值的不同物理意義；

對于氣溫，0表示寒冷、1表示低溫、2表示中等適宜溫度、3表示高溫，；