技术特征：
1.一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据电动汽车的车载空调工作原理，并基于影响空调风量输出的因素，建立车载空调耗电模型，并将所述车载空调耗电模型储存至储存器中；步骤2：根据电动汽车的车载电池的最大容量以及用于表示电池容量随温度变化的温度系数，并基于不同的温度建立车载电池容量计算模型，并将所述车载电池容量计算模型储存至储存器中；步骤3：基于蒙特卡洛随机抽样与马尔科夫出行链原理建立电动汽车的短期充电负荷时空预测模型，并将所述短期充电负荷时空预测模型储存至储存器中；步骤4：调用储存器中的车载空调耗电模型和车载电池容量计算模型，输入入参计算得到车载空调耗电量以及车载电池的当前容量；调用储存器中的短期充电负荷时空预测模型，将车载空调耗电量以及车载电池的当前容量代入到短期充电负荷时空预测模型中，进行训练输出考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷预测曲线。2.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，步骤1中所述的车载空调耗电模型包括空调制冷耗电模型和空调制热耗电模型。3.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：步骤1.1：定义电动汽车车室内部的得热量为q1，所述电动汽车车室内部的得热量具体如下式所示：q1＝q
a
+q
b
+q
c
+q
d
+q
e
+q
p
；式中：q
a
为电动汽车车身的非透明部分的传入热量；q
b
为电动汽车的玻璃传入热量；q
c
为新风量带入电动汽车车室内的热量；q
d
为泄露风量带入电动汽车车室内的热量；q
e
为电动汽车车内设备所散发的热量；q
p
为乘车人员所散发的热量；步骤1.2：输入参数：电动汽车各部位的传热系数k以及表面积s、颜色，预测当天车室外各时刻温度值t
w
，电动汽车所在经纬度，电动汽车的乘车人数n，车内设置的适宜温度t0，太阳辐射强度i
t
，太阳辐射对车玻璃的透入系数η，车玻璃对太阳辐射的吸收系数ρ
fs
，车身内表面对流换热系数α
n
；车身外表面对流换热系数α
w
；车玻璃表面积s
b
，人体卫生标准每人每小时所需空气量g
c
，车身缝隙总长l，单位长度每小时进入车室的泄露空气量g
d
；利用上述参数计算出q
a
、q
b
、q
c
、q
d
、q
e
、q
p
的具体热量值；步骤1.3：将q1中以对流形式传递的得热量定义为q
1-dl
，并将其直接转换为车载空调对流制冷负荷，定义为q
l-dl
；将q1中以辐射形式传递的得热量定义为q
1-fs
；并将q
1-fs
转换为车载空调辐射制冷负荷q
l-fs
；车载空调制冷负荷q
l
具体计算模型如下：式中：g(z)为z变换传递系数；v
j
、ω
j
为传递函数系数，反映车体不同部分得热量转换区别；步骤1.4：车载空调制热负荷q
r
的计算模型如下：q
r
＝q
a
+q
b
+q
c
+q
d-q
e-q
p
；式中：q
a
为电动汽车车身的非透明部分的传入热量；q
b
为电动汽车的玻璃传入热量；q
c
为新风量带入电动汽车车室内的热量；q
d
为泄露风量带入电动汽车车室内的热量；q
e
为电动汽车车内设备所散发的热量；q
p
为乘车人员所散发的热量；步骤1.5：基于蒙特卡洛法抽取每辆电动汽车的首次出行时间t
cxr
、最后返程时间t
fcr
和日行驶时长t
xsr
；根据t
xsr
、t
cxr
与t
fcr
判断电动汽车的出行时间段，结合各时刻环境温度分布与车载空调工作负荷q
l
或q
r
计算电动汽车形式过程中的车载空调耗电量q
kt
，具体如下式所示：式中：t
cxr
为首次出行时刻，t
fcr
为行程结束返回时刻；t
xsr
为日行驶时长。4.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤2中车载电池容量计算模型具体如下：式中：e
r,i
为电动汽车r的各时刻i温度值t
i
下对应的车载电池容量；i代表各时刻，取值为1、2、
…
、24；x
t
为环境温度系数，表征电动汽车电池容量随温度变化情况；t
w
为外界环境各时刻温度值。5.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：步骤3.1：定义电动汽车的数量为n
car
；采用蒙特卡洛法抽取单辆电动汽车r的日行驶里程d、首次出行时刻t
cxr
、行程结束返回时刻t
fcr
，其中r代表电动汽车的编号，r＝1、2、3
…
n
car
；将电动汽车的形式区域划分为不同的功能区：居民区、办公区、商业区和其他区，共四个区域；步骤3.2：初始化数据，令r＝1；步骤3.3：由马尔科夫出行链与电动车转移概率p的矩阵计算得到电动汽车起点到终点的od出行矩阵；步骤3.4：令电动汽车初始载荷量soc
r，0
＝1；结合od矩阵判断电动汽车r的充电开始时刻t
s
；具体如下式所示：
式中：t
s1
、t
s2
、t
s3
、t
s4
分别为居民区、办公区、商业区和其他区充电开始时间；μ
s1
、σ
s1
分别代表t
s1
服从正态分布的均值和方差；μ
s2
、σ
s2
分别代表t
s2
服从正态分布的均值和方差；步骤3.5：计算电动汽车r的当前时刻的荷电状态；具体如下：式中：soc
r，i
为电动汽车r当前时刻的荷电状态；soc
r,0
为电动汽车r的初始荷电状态；e0为电动汽车初始电量；q
r，h
为第r辆电动汽车动力能耗耗电量；计算公式如下所示：式中：d0为电动汽车最大续航里程；d
r
为第r辆电动汽车动力日行驶里程；当soc
r，i
<0.9时电动汽车r进行充电，当soc
r，i
<0.2时选择常规充电模式，当soc
r，i
不满足以上条件时选择慢充模式；步骤3.6：循环步骤3.1至步骤3.5，且在第一次循环后的后续每次循环中r的值均需要在前一次的基础上加1；所有车辆计算完毕后，对同一时段内所有充电车辆的充电功率进行叠加；输出电动汽车短期充电负荷时空预测曲线。6.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：步骤4.1：在电动汽车短期充电负荷时空预测模型的基础上，输入当天各时刻温度值t
i
、电动汽车r的乘车人数n
r
；步骤4.2：根据步骤1中所述的车载空调耗电模型计算电动汽车r的车载空调耗电量q
kt
；步骤4.3：根据步骤2中所述的车载电池容量计算模型，计算电动汽车r的各时刻温度值t
i
下对应的车载电池容量e
r,i
；步骤4.4：计算电动汽车r当前时刻的荷电状态soc
r，i
，如下所示：式中：soc
r,0
为电动汽车r的初始荷电状态；q
r，h
为第r辆电动汽车动力能耗耗电量，q
kt
为第r辆电动汽车的空调耗电量；e
r,i
为电动汽车r的各时刻i温度值t
i
下对应的车载电池容
量；步骤4.5：循环步骤4.1到步骤4.4，直至所有的电动汽车的短期充电负荷计算完毕，对同一时间段内所有充电车辆的充电功率进行叠加；输出考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷预测曲线。7.根据权利要求3所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述电动汽车车身的非透明部分的传入热量q
a
的计算模型如下：q
a
(i)＝∑k(i)s
a
(i)(t
z
(i)-t0)；式中：i代表各时刻，取值为1、2、
…
、24；s
a
为车身非透明部分所对应的面积；k为传热系数；t0为车内设置的温度；t
z
为室外综合温度，是一个假象值，不能代表外界的真实温度；所述电动汽车的玻璃传入热量q
b
包括对流传入热量q
b1
和太阳辐射传入热量q
b2
；其中对流传入热量q
b1
采用q
a
的计算公式，并替换对应的车玻璃的传热系数与表面积后进行q
b1
的计算；太阳辐射传入热量q
b2
的计算模型如下：式中：i代表各时刻，取值为1、2、
…
、24；q为单位面积太阳辐射传入热量；i
t
为太阳辐射强度；η为太阳辐射对车玻璃的透入系数；ρ
fs
为车玻璃对太阳辐射的吸收系数；α
n
为车身内表面对流换热系数；α
w
为车声外表面对流换热系数；s
b
为车玻璃表面积；所述新风量带入电动汽车车室内的热量q
c
的计算模型如下：q
c
＝0.278n
·
ρ
·
c
shc
·
g
c
·
(t
z-t0)；式中：n为乘车人员数量；ρ为空气密度；c
shc
为比热容；g
c
为按人体卫生标准每人每小时所需空气量；t
z
为室外综合温度；t0为车内设置的温度；所述泄露风量带入电动汽车车室内的热量q
d
的计算模型如下所示：q
d
＝0.278n
·
ρ
·
l
·
c
shc
·
g
d
·
(t
z-t0)；式中：n为乘车人员数量；ρ为空气密度；l为车身缝隙总长；c
shc
为比热容；g
d
为单位长度每小时进入车室的泄露空气量；t
z
为室外综合温度；t0为车内设置的温度；所述电动汽车车内设备所散发的热量q
e
包括车内电气设备散热及发动器散热所产生的热量，采用实测数据进行计算；所述乘车人员所散发的热量q
p
的计算模型如下所示：q
p
＝anp
p-av
；式中：n为乘车人员数量；p
p-av
为正常成年男子的平均散发热量；a为群集系数。8.根据权利要求3所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述电动汽车行驶过程中的车载空调耗电量基于电动汽车的出行规律进行计算，所述电动汽车的出行规律为：电动汽车首次出行时刻t
cxr
、行程结束返回时刻t
fcr
服从正态分布，日行驶时长t
xsr
服从对数正态分布，具体如下式所示：
式中：t
cxr
、t
fcr
分别为电动汽车首次出行时刻、行程结束返回时刻；t
xsr
为电动汽车日行驶时长；μ
cxr
、σ
cxr
分别代表t
cxr
服从正态分布的均值和方差；μ
fcr
、σ
fcr
分别代表t
fcr
服从正态分布的均值和方差；μ
xsr
、σ
xsr
分别代表t
xsr
服从对数正态分布的均值和方差。
技术总结
本发明属于电动汽车技术领域，具体涉及一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，本发明基于空调工作原理，以及影响空调输出风量的因素，建立车载空调耗电模型；结合热力学原理，综合考虑了气象环境对空调输出的影响，建立分析车载空调工作原理，分析出不同气象环境下，车载空调耗电量对电动汽车充电需求的影响；并基于车载空调耗电量与车载电池容量随气温的变化的两个方面，进行气象环境对电动汽车充电负荷的影响分析，本发明通过建立考虑气象环境的电动汽车短期充电负荷预测模型，刻画了不同气象条件下电动汽车充电负荷的分布情况，反映了不同功能区电动汽车充电负荷的分布规律，为制定电网的优化运行策略提供了理论依据。理论依据。理论依据。
技术研发人员：魏巍 徐琳 李小鹏 刘畅 姜晓锋
受保护的技术使用者：国网四川省电力公司电力科学研究院
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2022/4/5