一种电动汽车负荷预测方法
【专利摘要】本发明提供了一种电动汽车负荷预测方法，该方法包括如下步骤：对电动汽车充电功率的影响因素进行分类，对所述影响因素进行建模；确定电动汽车充电功率的影响因素，采用蒙特卡洛模拟方法预测不同影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率；确定不同职住空间的数量和每一职住空间所包含的电动汽车数量，根据不同所述影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率叠加获得每一职住区间内充电的电动汽车群体在一天内各时段的充电功率，叠加获得整个电动汽车群体在一天内各时段的充电负荷。该方法针对用户行为、充电模式、动力电池特性、渗透率、电价等因素分别进行研究，确定各项因素对电动汽车充电功率特性的影响，进行充电功率期望值预测。
【专利说明】一种电动汽车负荷预测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种电网稳态分析领域的方法，具体讲涉及一种电动汽车负荷预测方法。
【背景技术】
[0002]Monte Carlo模拟方法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种计算方法，将所求解的问题统一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解，故又称统计模拟法或统计试验法。
[0003]电价的波动与需求之间相互影响，用户对电价的敏感度决定了用户的用电策略。价格弹性系数(一定时间段内，用电量变化的百分率与相应的电价变化的百分率之比)可近似刻画这种定量关系。
[0004]模糊数学是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。若对论域U中的任一元素X，都有一个数A(X) e [0.1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A(X)称为x对A的隶属度。隶属度属于模糊评价函数里的概念:模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。
[0005]现有技术中，大多电动汽车的负荷预测是假定电动汽车用户行车时间、行车距离服从一定的概率分布，通过随机模拟得出电动汽车起始充电的时间和时长，并假设动力电池组按恒定功率充电进而近似模拟出电动汽车充电功率，没有对电动汽车用户的充电习惯进行分析和分类，没有对不同职住空间内用户行为的多样性进行分析，没有全面分析各项影响因素对电动汽车充电功率的影响程度，因此其研究结果只能近似模拟出电动汽车的充电功率，并不能真实反映电动汽车的用电情况。电动汽车渗透率较高的情况下，电动汽车负荷预测的不准确会对电力系统调度运行产生不利影响，可能引起电网频率波动；电动汽车负荷预测不准确会影响电力系统规划，可能导致充电高峰时期局部地区线路、变压器过载。
[0006]从而，需要提供一种考虑充电功率各种影响因素的充电功率预测方法。
【发明内容】
[0007]为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种电动汽车负荷预测方法，该方法针对用户行为、充电模式、动力电池特性、渗透率、电价等各种因素分别进行研究，确定各项因素对电动汽车充电功率特性的影响，进行充电功率期望值预测。
[0008]实现上述目的所采用的解决方案为:
[0009]一种电动汽车负荷预测方法，其改进之处在于:所述方法包括如下步骤:
[0010]1、对电动汽车充电功率的影响因素进行分类，对所述影响因素进行建模；
[0011]I1、确定电动汽车充电功率的影响因素，采用蒙特卡洛模拟方法预测不同影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率；
[0012]II1、确定不同职住空间的数量和每一职住空间所包含的电动汽车数量，根据不同所述影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率叠加获得每一职住区间内充电的电动汽车群体在一天内各时段的充电功率，叠加获得整个电动汽车群体在一天内各时段的充电负荷。
[0013]进一步的，所述步骤I中，对电动汽车充电功率的影响因素进行分类，所述影响因素包括充电模式、在不同职住空间内的用户行车规律、电池特性、电动汽车渗透率、电力市场机制。
[0014]进一步的，所述步骤I中，对所述影响因素进行建模包括分别对所述充电模式、在不同职住空间内的用户行车规律、电池特性进行建模，同时建立不同电力市场机制对电动汽车充电功率的影响模型。
[0015]进一步的，所述充电模式的模型包括用户充电概率模型，建立所述用户充电概率模型包括以下步骤:
[0016]确定用户充电概率，建立从电池剩余电量到所述模糊集合的隶属度函数:
[0017]A: {电池剩余电量} — {有充电意愿}
[0018]X —A(X)
[0019]其中，X为集合{电池剩余电量}中的元素，取值范围为0-100%，作为用户充电意愿的判断依据；{有充电意愿}作为模糊集合，函数值AU)作为当前电池电量X下用户充电的概率；
[0020]
【权利要求】
1.一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述方法包括如下步骤: 1.对电动汽车充电功率的影响因素进行分类，对所述影响因素进行建模； I1、确定电动汽车充电功率的影响因素，采用蒙特卡洛模拟方法预测不同影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率； II1、确定不同职住空间的数量和每一职住空间所包含的电动汽车数量，根据不同所述影响因素下单量电动汽车一天内各时段的充电功率叠加获得每一职住区间内充电的电动汽车群体在一天内各时段的充电功率，叠加获得整个电动汽车群体在一天内各时段的充电负荷。
2.如权利要求1所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述步骤I中，对电动汽车充电功率的影响因素进行分类，所述影响因素包括充电模式、在不同职住空间内的用户行车规律、电池特性、电动汽车渗透率、电力市场机制。
3.如权利要求2所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述步骤I中，对所述影响因素进行建模包括分别对所述充电模式、在不同职住空间内的用户行车规律、电池特性进行建模，同时建立不同电力市场机制对电动汽车充电功率的影响模型。
4.如权利要求3所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述充电模式的模型包括用户充电概率模型，建立所述用户充电概率模型包括以下步骤: 确定用户充电概率，建立从电池剩余电量到所述模糊集合的隶属度函数: A: {电池剩余电量} — {有充电意愿}
X — A (X) 其中，X为集合{电池剩余电量}中的元素，取值范围为0-100%，作为用户充电意愿的判断依据；{有充电意愿}作为模糊集合，函数值AU)作为当前电池电量X下用户充电的概率；
5.如权利要求2所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述职住空间包括生活小区、商业区、工业园区、学校聚集区。
6.如权利要求2所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述用户行车规律包括汽车上下班到达时间、汽车上下班出发时间、行车距离；所述用户行车规律包括工作日和非工作日。
7.如权利要求1或所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述步骤I中，分别在恒功率充电和实时功率充电的充电模式下对电池特性进行建模。
8.如权利要求3所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述步骤I中，建立不同电力市场机制对电动汽车充电功率的影响模型包括以下步骤:采用TXT阶的价格弹性系数矩阵描述用电变化和电价变化的定量关系，根据下式(I)比较恒定电价和实时电价下的电动汽车充电功率变化:
9.如权利要求1所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述步骤II中，如下式(3)确定单量电动汽车任意一天同一时段的充电功率:
10.如权利要求1所述的一种电动汽车负荷预测方法，其特征在于:所述步骤III中，对所述步骤II中确定的所述电动汽车一天内各时段的充电功率叠加，获得每一职住区间内充电的电动汽车群体在一天内各时段的充电功率，叠加获得整个电动汽车群体在一天内各时段的充电负荷。
【文档编号】G06Q10/04GK103870888SQ201410084222
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年3月10日 优先权日:2014年3月10日
【发明者】许晓慧, 汪春, 顾伟, 朱俊澎, 叶季蕾, 陶琼, 时珊珊, 柳劲松, 桑丙玉, 崔红芬, 薛金花, 高君 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院, 国网上海市电力公司, 东南大学