[发明专利]一种电动汽车充电场景生成方法

说明书

本发明涉及一种电动汽车充电场景生成方法，包括：获取某地区电动汽车充电站的充电信息；基于充电信息构建电动汽车的充电电流场景集；根据电动汽车的充电电流场景集构建深度卷积生成式对抗网络模型，利用生成式对抗网络模型生成电动汽车多区域充电场景。与现有技术相比，本发明具有避免受预测精度影响，可保证数据的多样性，有广泛的适用性等优点。

技术领域

本发明涉及电动汽车运行与分析技术领域，尤其是涉及一种电动汽车充电场景生成方法。

背景技术

在能源急剧短缺、全球气候变暖的背景下，电动汽车作为一种低碳、清洁的新能源交通工具，受到越来越多的关注。电动汽车的大规模发展与普及，其充电行为也对交通系统以及电力系统的安全运行与优化调度产生了更高的要求。随着配电网供电规模的不断扩大、智能化的快速发展，从配电网中获取的数据类型越来越多，配电网大数据趋势日益明显。如何解决大规模配电网调度问题，避免不必要的搜索计算，从而实现多场景的规划，是亟待解决的问题。然而，由于受到数据安全性、数据隐私性等原因的限制，这些充电电流数据通常不容易获得或者获取的充电场景比较单一，这阻止了对数据的进一步分析，使数据驱动技术在新能源领域的广泛应用面临挑战。目前，场景生成的最大的挑战之一是难以建模，以往的统计或者物理学方法都需要建立统计模型，例如一阶自回归模型、高斯Copula等，这些方法依赖于概率预测，而概率预测又直接受到预测精度的影响，传统统计学模型大多采用非黑盒模型，这些模型无法估计每个特征对模型预测的重要性，也不容易理解不同特征之间如何相互作用，进而难以对电动汽车充电的不确定性做出较为全面的建模。因此，基于模型的方法很难得到数据的多样性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电动汽车充电场景生成方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种电动汽车充电场景生成方法，该方法包括如下步骤：

S1：获取某地区电动汽车充电站的充电信息。

S2：基于充电信息构建电动汽车的充电电流场景集。

S3：根据电动汽车的充电电流场景集构建深度卷积生成式对抗网络模型，利用生成式对抗网络模型生成电动汽车多区域充电场景。

进一步地，步骤S2中，利用充电电流波动特征划分方法，构建电动汽车的充电电流场景集。所述电动汽车的充电电流场景集包括充电电流聚类中心值、每个区域电动汽车充电电流数据之间的距离以及最优电动汽车充电场景数目。

充电电流聚类中心值的表达式为：

式中：G_m为每一个区域中的充电电流聚类中心值，m为电动汽车充电场景数目，N为每一个区域中的充电电流数据数量，x_n为每一个区域中的充电电流数据，n为电动汽车充电电流样本总数。

进一步地，通过欧式距离确定每个区域电动汽车充电电流数据之间的距离，表达式如下：

式中：x_n为每一个区域中的充电电流数据，x_mn为每个维度的充电电流数据点，C_mn为每个维度的充电电流中心值，M为每个维度的充电电流数据量，D(x_n,G_m)为每个区域电动汽车充电电流数据之间的距离，n为电动汽车充电电流样本总数。

进一步地，利用误差平方和算法获取最优的电动汽车充电场景数目，计算式如下：

式中，SSE为误差平方和，C_i为电动汽车充电场景的第i个区域，P为C_i中每个时刻的充电电流数据，k为划分的区域的个数，k＝1,2…。