[发明专利]一种多时间尺度电动汽车集群可调度容量预测方法

摘要

本发明公开了一种多时间尺度电动汽车集群可调度容量预测方法，其特征是在分布式并行大数据处理平台上构建实时电动汽车集群可调度容量预测模型，利用实时状态数据，根据预测模型获得实时电动汽车集群可调度容量预测结果；根据实时电动汽车集群可调度容量预测结果和表征特征属性的特征数据进行相关性分析，提取特征数据构建数据集，在分布式并行大数据处理平台上构建并行大数据算法，利用大数据算法和数据集构建日前电动汽车集群可调度容量预测模型。本发明发挥大数据并行处理的优势，能够为电网多时间尺度调度、电动汽车充放电控制及电网可靠性分析提供有力的数据支撑。

主权项

1.一种多时间尺度电动汽车集群可调度容量预测方法，其特征是：所述预测方法包括实时电动汽车集群可调度容量预测和日前电动汽车集群可调度容量预测；所述电动汽车集群可调度容量包括电动汽车集群可调度充电容量和电动汽车集群可调度放电容量；所述预测方法按如下步骤进行：步骤1、设定所述实时电动汽车集群可调度容量预测的预测时间尺度t_d；以预测时间尺度t_d为时间间隔，采集获得接入电网区域的电动汽车的实时状态数据；步骤2、在分布式并行大数据处理平台上构建实时电动汽车集群可调度容量预测模型；利用所述实时状态数据，根据预测模型获得实时电动汽车集群可调度容量预测结果；步骤3、根据实时电动汽车集群可调度容量预测结果和表征特征属性的特征数据进行相关性分析，提取所述特征数据构建数据集L，L＝(X,Y)，其中，X为依据q种特征属性构建的特征向量，Y为日前电动汽车集群可调度容量预测的目标变量的向量；步骤4、在所述分布式并行大数据处理平台上构建并行大数据算法；利用所述大数据算法和所述数据集L构建日前电动汽车集群可调度容量预测模型；步骤5、根据所述特征属性构建预测日的特征向量X⁰，利用所述预测日的特征向量X⁰，根据日前电动汽车集群可调度容量预测模型获得日前电动汽车集群可调度容量预测结果；所述实时状态数据包括电动汽车的状态参数和用户设置参数；所述电动汽车的状态参数包括：车辆编号i，当前时刻t，车辆i接入电网区域的地点p_i，车辆i接入电网区域的初始时刻车辆i的电池额定容量C_i，车辆i在当前时刻t的荷电状态SOC值车辆i的电池规格，车辆i的智能充电器规格；所述用户设置参数为：用户预期离开电网区域时的车辆i的荷电状态SOC的最小值和最大值用户预期车辆i离开电网区域的离开时刻t_i^e；按如下步骤构建实时电动汽车集群可调度容量预测模型：步骤(1)：对接入电网区域的车辆进行分类；步骤(2)：确定单台电动汽车可调度容量；步骤(3)：确定集群电动汽车可调度容量；步骤(4)：在所述分布式并行大数据处理平台上，以分布式并行的方式实现步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)，完成实时电动汽车集群可调度容量预测模型的构建；定义车辆i的充放电率为r_i，式中，为车辆i在t+Δt时刻的荷电状态SOC值，Δt是t到t+Δt时刻的时间；r_i＜0表征车辆i处于充电状态；r_i＞0表征车辆i处于放电状态，r_i＝0表征车辆i处于空置状态；根据车辆i的电池规格和智能充电器规格确定充放电率r_i的上限值和下限值r_i；车辆i预计离开电网区域的离开时间记为车辆i的最短充电时间记为则有：所述步骤(1)中对接入电网区域的车辆进行分类是按如下方式进行：当或时，车辆i为不能参与调度的不可调度类；当时，车辆i为只允许充电调度的允许充电类；当时，车辆i为只允许放电调度的允许放电类；当车辆i为允许充电和放电调度的充放电类。