[发明专利]一种应用于电动汽车安全的云平台服务系统与方法

说明书

本发明涉及一种应用于电动汽车安全的云平台服务系统，其特征在于：该系统为电动汽车的行车安全云平台服务系统，其主要包括电动汽车客户端、电动汽车云服务管理系统和道路监控装置；还涉及电动汽车的行车安全云平台服务方法以及电动汽车防盗云平台服务方法。本发明采用实时目标检测、图像处理、RFID、NB‑IoT等物联网技术结合云平台为电动汽车行车安全提供了云平台服务系统与方法，能有效保障电动车车主和行人等安全。

技术领域

本发明属于电网设施规划领域，涉及一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法，特别是一种基于个体行为特性的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。

背景技术

近年来，随着社会能耗需求的不断提高，能源短缺问题已经成为制约世界各国发展的重要因素。在能源短缺、环境污染严重的背景下，电动汽车作为一种低碳环保型的交通工具受到越来越多人的青睐。但是当电动汽车规模扩大到一定程度，大量电动汽车作为一种电力负荷接入到配电网时，电力系统负荷水平将局部急增，从而引起输电线路、变压器等设备过载，对配电网的稳定性、安全性带来负面影响；而且电动汽车车主不同的行为特性导致电动汽车负荷在时空上分布呈现很强的随机性，如果配套的充电设施建设不合理，则会给充电需求较高的地区带来停车难、充电难等问题，严重的话会引起交通拥挤、交通系统瘫痪等；对于充电需求较低的地区，不合理的设施建设会导致电网规划投资资源的浪费。因此，如何对不同区域电动汽车充电负荷分布进行比较精确的预测是电网设施规划建设的基础。

现有电动汽车充电负荷预测方法主要分为三大类：基于数学工具的传统预测方法、结合人工智能领域的现代预测方法、基于概率统计的预测方法。但是由于电动汽车属于新型产业，没有较为齐全的历史数据作为参考，因此前两种预测方法预测结果的有效性欠妥。蒙特卡洛法是一种以概率和统计理论为基础的随机模拟方法，通过模拟仿真出车主不同充电行为来预测未来某一日电动汽车的充电负荷时空分布情况。但是近几年来，在基于概率统计的预测方法研究成果中存在以下问题：在对电动汽车在不同充电场所充电的随机性考虑不充分；在影响充电行为因素方面的考虑不够完善，预测模型比较简单，普适性不强。

通过对公开专利文献的检索，并未发现与本专利申请相同的公开专利文献。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够降低充电、停车压力，缓解交通拥挤，能够对电网设施布局作出准确规划的基于个体行为特性的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于个体行为特性的电动汽车充电负荷时空分布预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)根据某地实际电动汽车发展情况，估计该地区未来某一年电动汽车的保有量；

(2)根据电动汽车车主出行目的地类型以及所处的不同区域对充电站类型进行划分；

(3)根据交通理论中交通出行链的概念，应用离散马尔科夫过程模拟得到电动汽车在不同目的地之间的日常出行规律，构造符合电动汽车实际出行规律的出行链；

(4)根据实测数据对出行链中各个特征量进行建模拟合，模拟得到电动汽车出行规律；

(5)根据出行链中每段行程的统计数据计算电动汽车在出行链中对应的目的地停车充电的概率以及充电时的充电方式、充电时长；

(6)运用蒙特卡洛抽样仿真法对每辆电动汽车进行模拟，得到每辆电动汽车充电的负荷分布；

(7)叠加每一辆电动汽车的负荷预测结果得到待预测地区未来某一天的电动汽车充电负荷分布曲线。

而且，所述步骤(2)中将电动汽车车主出行目的地类型分为：居住区(H)、工作区(W)与商业娱乐区(C)，因此将待预测地区充电站对应分为：居住区充电站、工作区充电站与商业娱乐区充电站。