[发明专利]一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法

权利要求书

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；具体包括以下步骤：

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为泄漏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漏空气量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为泄漏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；

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；其中，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；

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；具体包括以下步骤：

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，i0.9时电动汽车r进行充电，当SOC_r，i0.2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；

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。