[发明专利]一种电动汽车负荷预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种电动汽车负荷预测方法及系统。该方法包括：对目标区域的电动汽车保有量进行预测；对目标区域的电动汽车的随机路径进行预测；基于保有量和随机路径，对一天内电动汽车的负荷分布情况进行预测；基于车辆与电网的电能交互关系对负荷分布情况进行优化，得到优化后的电动汽车负荷分布。本发明能够实现针对某个地区的电动汽车负荷的预测。

技术领域

本发明涉及负荷预测领域，特别是涉及一种电动汽车负荷预测方法及系统。

背景技术

在全球资源紧张、全球变暖的情况下，推动电动汽车的发展能够缓解全球的资源和气候的压力，使得电动汽车备受人们的关注。但随着电动汽车保有量的提升，电动汽车规模化地接入电网，对电网的产生的影响也是不可忽视的。一个地区电动汽车的保有量对这个地区的电动汽车的充电负荷有较大的影响，而每年电动汽车保有量的增长的影响因素也有很多的影响因子。对电动汽车的充电负荷影响因素在主要是在空间和时间上。在电动汽车充电的空间因素的影响下，电动汽车每天的行使路线的不同，随机性很大。在考虑不周全的情况下，电动汽车的日负荷预测有很大的难度，也有很大的不准确性，电动汽车的行驶路线、天气、时间和个人的意愿都有一定的影响。电动汽车充电的时间因素对电动汽车的充电负荷也有很大的影响。空间的影响大多都体现在电动汽车的空间路径上。而在同一时间段电动汽车大规模地接入电网，对电网的峰值影响很大，使得电网的稳定性受到一定的影响。因此，对电动汽车的负荷预测就成为现阶段的关键的技术的难题。

目前针对电动汽车的负荷预测问题通常有以下两种预测的方法：(1)直接使用历史的数据通过神经网络进行负荷预测；(2)使用国外统计的日行使里程的数据进行预测。前者和后者的预测方法都过于不具有代表性，不能准确说明某个地区的电动汽车的负荷预测情况，从而无法基于电动汽车对电网的影响进行针对性的调节。

发明内容

本发明的目的是提供一种电动汽车负荷预测方法及系统，实现针对某个地区的电动汽车负荷的预测。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种电动汽车负荷预测方法，包括：

对目标区域的电动汽车保有量进行预测；

对目标区域的电动汽车的随机路径进行预测；

基于所述保有量和所述随机路径，对一天内电动汽车的负荷分布情况进行预测；

基于车辆与电网的电能交互关系对所述负荷分布情况进行优化，得到优化后的电动汽车负荷分布。

可选的，所述对目标区域的电动汽车保有量进行预测，具体包括：

建立保有量影响因素与保有量之间关系的神经网络模型；

获取各所述保有量影响因素的值；

将各所述保有量影响因素的值输入所述神经网络模型得到目标区域的电动汽车保有量。

可选的，所述对目标区域的电动汽车的随机路径进行预测，具体包括：

将目的地作为影响随机路径的第一因素建立主链；

将天气作为影响随机路径的第二因素建立主辅链；

将日期作为影响随机路径的第三因素建立次辅链；所述主链当前时刻的状态受所述主链上一时刻的状态以及所述主辅链上一时刻的状态的影响，所述主辅链当前时刻的状态受所述主辅链上一时刻的状态以及所述次辅链上一时刻的状态的影响；所述次辅链当前时刻的状态受所述次辅链上一时刻的状态的影响；

计算所述主辅链为任一状态时所述主链受所述主辅链影响下各个状态之间的转移概率，得到第一转移概率矩阵；

计算所述次辅链为任意状态时所述主辅链受所述次辅链影响下各个状态之间的转移概率，得到第二转移概率矩阵；