新能源接入配电网的电网线损降损优化方法及系统与流程

本发明涉及电网线损优化的，特别是涉及一种新能源接入配电网的电网线损降损优化方法及系统。

背景技术：

1、新能源电动汽车与传统的燃油汽车相比，新能源电动汽车具有节能、环保等优点，新能源电动汽车的市场份额不断扩大，已经成为全球汽车产业发展的趋势。随着新能源电动汽车的发展与普及，新能源电动汽车的充电行为和充电负荷对配电网产生了新的挑战；如果不能合理地控制和优化电动汽车的充电行为，将对配电网造成不确定性和负面影响。

2、现有的电动汽车充电节点在管理工作中，由于电动汽车充电行为的随机性，难以对电网介入以及电能储存进行精准控制，在充电节点地区用电高峰时期，时常会发生电池储能装置无电可供，致使充电桩只能由电网独立供电，造成充电负荷的集中效应，容易引发充电负荷高峰，导致电网线损剧增。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种降低线损，提高电网稳定性和可靠性的新能源接入配电网的电网线损降损优化方法。

2、第一方面，本发明提供了新能源接入配电网的电网线损降损优化方法，所述方法应用于电动汽车充电预约平台，所述电动汽车充电预约平台包括供用户侧登录并进行充电预约的用户侧管理模块和充电节点管理模块，其中每个充电节点包括电池储能装置和若干个充电桩，所述方法包括：

3、获取所属充电节点的用户侧充电预约信息和充电桩工作参数；

4、基于信息识别技术，对所述用户侧充电预约信息进行要素提取，获得未来设定时间跨度内进行预约充电的用户侧电动汽车电池参数以及对应的用户侧充电起始时间节点；

5、利用预先构建的用户侧充电行为习惯分析模型对用户侧进行识别预测，获得用户侧开始充电时车辆剩余电量；

6、根据用户侧开始充电时车辆剩余电量、用户侧电动汽车电池参数、用户侧充电起始时间节点以及充电桩工作参数，计算得到电动汽车计划充电时间窗口；

7、对设定时间跨度进行等宽分割，获得若干个连续且相同的规划时间单元；并根据电动车计划充电时间窗口，分别计算每个规划时间单元内的充电桩输出功率总和；

8、基于循环神经网络技术，对设定时间跨度内充电节点所在区域的电网负荷进行预测，获得设定时间跨度内的低谷负荷时间段、平段负荷时间段和高峰负荷时间段；

9、将处于高峰负荷时间段的每个规划时间单元的充电桩输出功率总和与预先设定的高峰功率阈值进行比较，当规划时间单元的充电桩输出功率总和低于高峰功率阈值时，通过“电网+电池储能装置”的联合方式对充电桩进行供电；当规划时间单元的充电桩输出功率总和不低于高峰功率阈值时，通过电池储能装置对充电桩进行独立供电；

10、将处于平段负荷时间段的每个规划时间单元的充电桩输出功率总和与预先设定的平段功率阈值进行比较，当规划时间单元的充电桩输出功率总和低于平段功率阈值时，通过电网对充电桩进行独立供电；当规划时间单元的充电桩输出功率总和不低于平段功率阈值时，通过“电网+电池储能装置”的联合方式对充电桩进行供电；

11、将处于低谷负荷时间段的每个规划时间单元的充电桩输出功率总和与预先设定的低谷功率阈值进行比较，当规划时间单元的充电桩输出功率总和低于低谷功率阈值时，通过电网对充电桩进行独立供电，并对电池储能装置进行电能补充；当规划时间单元的充电桩输出功率总和不低于低谷功率阈值时，通过电网对充电桩进行独立供电，并不再对电池储能装置进行电能补充。

12、另一方面，本技术还提供了新能源接入配电网的电网线损降损优化系统，所述系统包括：

13、预约信息提取模块，用于获取充电节点的用户侧充电预约信息和充电桩工作参数；通过信息识别技术，对预约信息进行要素提取，获得未来设定时间跨度内进行预约充电的用户侧电动汽车电池参数以及对应的用户侧充电起始时间节点，并发送；

14、用户侧识别预测模块，用于接收进行预约充电的用户侧电动汽车电池参数，并利用预先存储的用户侧充电行为习惯分析模型对用户侧进行识别预测，以获得用户侧开始充电时车辆剩余电量，并发送；

15、充电计划生成模块：用于接收用户侧开始充电时车辆剩余电量、用户侧电动汽车电池参数、用户侧充电起始时间节点以及充电桩工作参数，并进行计算，得到电动汽车的计划充电时间窗口，并发送；

16、时间分割模块，用于接收电动汽车的计划充电时间窗口，并对设定时间跨度进行等宽分割，获得若干个连续且相同的规划时间单元，并根据电动车计划充电时间窗口，分别计算每个规划时间单元内的充电桩输出功率总和，并发送；

17、负荷预测模块，所述负荷预测模块基于循环神经网络技术，对设定时间跨度内充电节点所在区域的电网负荷进行预测，获得设定时间跨度内的低谷负荷时间段、平段负荷时间段和高峰负荷时间段，并发送；

18、供电决策模块，用于接收每个规划时间单元内的充电桩输出功率总和以及低谷负荷时间段、平段负荷时间段和高峰负荷时间段；并将每个规划时间单元的充电桩输出功率总和与预先设定的功率阈值进行比较，进行供电决策：

19、在高峰负荷时间段，若充电桩输出功率总和低于高峰功率阈值，则通过“电网+电池储能装置”的联合方式对充电桩进行供电；若不低于高峰功率阈值，则通过电池储能装置进行充电桩的独立供电；

20、在平段负荷时间段，若充电桩输出功率总和低于平段功率阈值，则通过电网对充电桩进行独立供电；若不低于平段功率阈值，则通过“电网+电池储能装置”的联合方式对充电桩进行供电；

21、在低谷负荷时间段，若充电桩输出功率总和低于低谷功率阈值，则通过电网对充电桩进行独立供电，并对电池储能装置进行电能补充；若不低于低谷功率阈值，则通过电网对充电桩进行独立供电，不再对电池储能装置进行电能补充。

22、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

23、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

24、进一步地，所述计划充电时间窗口由预估充电时间窗口与补偿充电时间窗口组成，所述预估充电时间窗口是根据预测的开始充电时车辆剩余电量计算得到，所述补偿充电时间窗口是当实际剩余电量与预测的用户侧开始充电时车辆剩余电量存在差异时，所预留出的充电时间窗口。

25、进一步地，所述计划充电时间窗口的计算方法，包括：

26、根据预测的用户侧开始充电时车辆剩余电量和用户侧电动汽车电池参数，计算出需要的充电量；

27、根据充电桩工作参数和需要的充电量，计算出实现所需充电量所需时间；

28、根据充电时间和充电起始时间节点，确定电动汽车的预估充电时间窗口；

29、根据充电桩工作参数计算出电动汽车从电量为0至完全充满所需充电时间；

30、将电动汽车充满所需充电时间减去预估充电时间窗口的充电时间，得到补偿充电时间窗口的充电时间；

31、将补偿充电时间窗口的起始时间节点设置为预估充电时间窗口的结束时间节点，得了补偿充电时间窗口；

32、将预估充电时间窗口与补偿充电时间窗口结合，得到计划充电时间窗口。

33、进一步地，所述用户侧充电预约信息包括用户侧电动汽车的车辆信息、用户侧的历史充电信息和用户侧所预约的充电起始时间节点。

34、进一步地，建立用户侧充电行为习惯分析模型的方法，包括：

35、收集用户的充电数据，包括用户在预约平台上的唯一标识id、用户的历史充电行为中开始充电时车辆剩余电量；

36、对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值的处理和数据格式转换；

37、将用户在预约平台上的唯一标识id作为输入特征进行标注，将用户侧开始充电时车辆剩余电量作为输入特征进行标注，将标注后的数据作为训练数据；

38、选择机器学习模型，利用处理后的数据对模型进行训练，并进行交叉验证的评估方法评估模型的性能和准确度；

39、根据评估结果，对模型进行调优和优化，优化方法包括调整模型的超参数、增加样本数量和改变特征选取策略；

40、利用训练好的模型对新录入的用户侧充电预约信息进行预测和分析，输出该用户开始充电时车辆剩余电量。

41、进一步地，所述机器学习模型选用决策树、随机森林、支持向量机或神经网络。

42、进一步地，通过分析历史数据确定高峰时间段、平段时间段和低谷时间段的负荷曲线，根据负荷曲线统计平均负荷值，得到所述高峰功率阈值、平段功率阈值和低谷功率阈值。

43、与现有技术相比本发明的有益效果为：本发明通过对用户侧充电预约信息的提取和用户侧充电行为预测，可以在充电高峰期合理安排充电行为，避免电池储能装置无电可供的情况发生，从而减少意外电网负荷集中和电池储能装置无法满足充电需求的情况；这样可以平衡电网的供需关系，降低电网的负荷峰值，减少线损和过载风险，提高电网的稳定性和可靠性；

44、根据设定时间跨度内的低谷负荷时间段、平段负荷时间段和高峰负荷时间段，针对不同时间段采取不同的充电桩供电方式；在高峰负荷时间段，通过“电网+电池储能装置”的联合方式对充电桩进行供电，充分利用电池储能装置的储能能力；在平段负荷时间段，通过电网对充电桩进行独立供电；在低谷负荷时间段，通过电网对充电桩进行独立供电，并对电池储能装置进行电能补充；这样可以最大程度地利用电池储能装置的能量储备，减少对电网的依赖程度，达到充电负荷的平衡和优化；

45、通过合理控制充电行为和供电方式，在充电高峰期将充电负荷分散到低谷负荷时间段和平段负荷时间段，避免电网负荷集中，有效降低线损；同时，在低谷负荷时间段对电池储能装置进行电能补充，减少电池储能装置的放电深度，延长电池寿命，进一步降低线损。