[发明专利]一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法

权利要求书

1.一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：根据影响电动汽车负荷变化的因素，选取电动汽车负荷的LS-SVM输入向量；

步骤2：根据传统负荷空间预测的影响因素，建立基础LS-SVM空间负荷预测模型；

步骤3：分析传统负荷与电动汽车之间的关系，在基础LS-SVM模型的基础上建立拓展因素的LS-SVM综合负荷预测模型；

步骤4：对拓展的LS-SVM综合负荷预测模型中的历史数据进行处理，并通过处理后的历史数据和贝叶斯框架选取模型的最优参数；

步骤5：根据参数优化结果，确定模型内容，结合数据进行指定区域的负荷预测；

步骤6：对某一区域基础用电负荷进行评估；

步骤7：根据步骤5所得电动汽车预测负荷及相关影响因素，得到复合用电峰值；

步骤8：建立多电压等级下配电网容载比优化模型，从而确定配电最优容载比。

2.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法，其特征在于，所述步骤1的具体方法为：

针对电动汽车负荷，影响因素主要为电动汽车类型、续航里程、充电桩特性、用户出行需求及用车习惯，假定其影响因素个数N为4，其中电动汽车总量为第一个影响因素x₁，总续航里程为第二个影响因素x₂，汽车总电池容量为第三个影响因素x₃，财政补贴为第三个影响因素x₄，则电动汽车的空间负荷预测模型为：

其中，y(m)为电动汽车负荷，x_k为负荷影响因素，α_m是权重变量，K_m(x,x_k)为电动汽车负荷模型的核函数，ε_m为常值偏差参数。

3.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：

针对传统负荷，分析影响其负荷预测的主要因素为地区总人口x₁、地区人均可支配收入为x₂、GDP总量为x₃、地区的年售电量为x₄、地区的平均电价为x₅，则传统负荷的空间负荷预测模型为：

其中，y(l)为传统负荷，x_k为传统负荷影响因素，α_l是权重变量，K_l(x,x_k)为传统负荷预测模型的核函数，ε_l为传统负荷模型的常值偏差参数。

4.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：

由于采集负荷为综合负荷，且一般无法直接获取各个类型的分类负荷量，导致LS-SVM模型无法获得分离的样本，因此将步骤2和步骤3进行合并，电动汽车负荷取正向负荷，从而可以不用分离样本，得到拓展因素的LS-SVM模型为：

y(l,m)＝y(l)+y(m)

其中，y(l,m)为计及传统负荷与电动汽车的综合负荷。

5.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为:

在步骤3所建立的模型中，y(l,m)表示综合考虑传统负荷与电动汽车的总负荷，x表示扩展的影响因素，当某年度历史数据中不存在相应数据时，取0值即可，对于决定模型特性的正则化参数γ和核参数σ，利用贝叶斯框架对模型的参数进行优化选择，从而保证模型的预测精度和推广能力，进一步得到完整的预测模型。

6.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法，其特征在于，所述步骤5的具体方法为:

根据步骤4所述的优化模型结果，利用检验集的数据对模型的预测精度进行检验，然后对确定区域内未来的负荷量进行预测，得到负荷预测结果。