[发明专利]一种充电站负荷的预测方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种充电站负荷的预测方法、装置及系统。该装置包括获取统计单元、模型拟合单元以及仿真计算单元。该系统包括充电站负荷的预测装置以及充电站。通过从实际电动汽车充电数据中获取充电行为数据组进行高斯拟合，并根据蒙特卡洛模拟算法进行模拟计算和累加计算以得出仿真日负荷曲线，并将累加得出的所有预测日负荷曲线进行平均，该预测方法、装置及系统提升了充电站负荷的预测结果的精确性；进一步地，本发明提供的充电站负荷的预测方法、装置及系统还通过考虑快充等待时间以及慢充等待时间，提升了预测过程和实际情况的贴合性，从而进一步提升了充电站负荷的预测结果的精确性。

技术领域

本发明涉及充电站负荷的预测领域，涉及一种充电站负荷的预测方法、装置及系统。

背景技术

随着我国“碳达峰”和“碳中和”目标的提出，电能替代越来越受到电网企业和综合能源服务商的重视，尤其是在电动汽车领域。但电动汽车的充电负荷特性具有随机性和不确定性，集中接入充电站充电，容易对电网负荷产生冲击，影响电力系统安全稳定运行。为了让充电站更好地提供充电服务，提高电网运行效率，有必要对充电站负荷进行预测，为后续的选址规划以及协调优化等工作提供参考基础。因此，电力企业和综合能源服务商急需寻找一个快速高效精确的方法来对充电站负荷进行预测。

在现有技术中，通常通过以下方法来进行预测：首先给定模拟参数；随后确定单台车辆充电功率，充电初始荷电状态，充电起始时间与充电持续时间的概率分布特性；最后各随机因素的概率分布特性，采用蒙特卡洛模拟对日内的电动汽车充电站充电负荷进行模拟，给出最终的充电负荷曲线和日均充电车辆数目。

但是，现有技术仍存在以下缺陷：未利用实际电动汽车充电数据进行特性提取、最优概率模型和最优参数的确定，且未考虑用户的快充或慢充等待时间，上述原因均会导致预测结果精度不高或产生较大偏差的问题。

因此，当前需要一种充电站负荷的预测方法、装置及系统，从而解决现有技术中存在的上述问题。

发明内容

针对现存的上述技术问题，本发明的目的在于提供一种充电站负荷的预测方法、装置及系统，从而提高预测结果的精度。

本发明提供了一种充电站负荷的预测方法，所述预测方法包括：获取充电站中电动汽车的充电数据组以及预设的预测条件，并根据统计需求对所述充电数据组进行数据统计，以获取第一充电行为数据组；所述预测条件包括统计需求、模型拟合参数以及模拟仿真参数；根据所述模型拟合参数分别对第一充电行为数据组中的各个数据组进行高斯拟合，从而拟合获得充电行为高斯模型组；其中，所述充电行为高斯模型组中的各个高斯模型分别与所述第一充电行为数据组中的各个数据组一一对应；通过蒙特卡洛模拟算法，根据所述充电行为高斯模型以及所述模拟仿真参数进行模拟仿真，从而获取充电站负荷的预测日负荷曲线。

在一个实施例中，所述预测方法还包括：接收智能采集端所发送的充电站中电动汽车的充电数据组，并对所述充电数据组进行存储；所述充电数据组包括各个充电桩每次供电的第一充电数据组以及不同时间段内进入充电站的车次数；所述第一充电数据组包括快充等待时间、慢充等待时间、开始充电时间、结束充电时间、进入充电站时间、驶离充电站时间、电池容量以及初始荷电状态。

在一个实施例中，所述获取充电站中电动汽车的充电数据组以及预设的预测条件，并根据统计需求对所述充电数据组进行数据统计，以获取第一充电行为数据组，具体为：获取充电站中电动汽车的充电数据组、预设的统计需求、预设的模型拟合参数以及预设的模拟仿真参数，去除所述充电数据组中的无效值，并根据统计需求对去除无效值后的充电数据组进行数据统计，以获取第一充电行为数据组。