[发明专利]一种信息耦合下电动汽车有序充电负荷预测方法

说明书

本发明涉及一种信息耦合下电动汽车有序充电负荷预测方法，发明基于电动汽车、交通路网、配电网和充电站实时状态数据信息互通，搭建“车‑路‑网‑站”信息耦合模型提供自身实时状态参数以准确计算当前时刻电动汽车快充需求时前往各个充电站时所需里程、耗费时间、充电设备利用率和配电网负荷波动情况，车主通过有序充电策略前往充电站进行快充，从而实现缓解电动汽车无序充电导致的用户充电体验差、交通路网堵塞、充电站设备利用率小和配电网负荷峰谷差增大的目的；通过负荷预测模型得到电动汽车有序充电当日负荷，预测负荷更加具有真实性和可用性，此方法对电动汽车有序充电和接入电动汽车负荷配电网的合理调度规划具有重要意义。

技术领域

本发明涉及电动汽车新能源技术领域，特别是一种信息耦合下电动汽车有序充电负荷预测方法。

背景技术

为了缓解规模化电动汽车的不确定性带来的影响，研究电动汽车的有序充电策略，合理引导电动汽车负荷接入配电网，提升用户充电体验，缓解上下班高峰时期交通路网拥堵情况，增加配电网的稳定性。提出了基于“车-路-网-站”信息耦合模型下电动汽车有序充电策略寄负荷预测方法。

新方法基于“车-路-网-站”信息耦合实时状态模型提出了一种考虑多主体利益的电动汽车有序充电策略，并据此建立电动汽车负荷预测模型。此方法基于电动汽车、交通路网、配电网和充电站实时状态数据互通，“车-路-网-站”信息耦合模型提供自身实时状态参数以准确计算当前时刻电动汽车快充需求时前往各个充电站时所需里程、耗费时间、充电设备利用率和配电网负荷波动情况，车主概率选择有利于某一方主体的充电站和充电路径前往，通过负荷预测模型得到电动汽车有序充电当日负荷，预测负荷更加具有真实性和可用性，此方法对电动汽车有序充电和接入电动汽车负荷配电网的合理调度规划具有重要意义。

但目前，现有技术存在以下不足之处：

首先，当前大部分电动汽车有序充电策略没有考虑实际路网结构，仅通过蒙特卡洛概率和泊松概率分布表现电动汽车行驶和充电站供电状态，没有与实时交通路网和配电网相结合，真实性不强；其次大部分电动汽车有序充电策略只考虑电动汽车车主和充电站的利益而忽略了交通路网和配电网，充电选择一般只有最短路径和最短时间两种，未考虑对充电站、交通路网、配电网有益的充电选择；最后，大部分电动汽车负荷预测模型通过概率抽样预测，忽略了路网和配网结构，实际应用效果不佳。

综上，目前大多数电动汽车充电负荷预测方法未能同时考虑到多方利益，充电策略选择也较为单一，实际应用性不强，对电动汽车负荷数据的广泛利用有较大影响。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种信息耦合下电动汽车有序充电负荷预测方法，可以缓解电动汽车无序充电导致的用户充电体验差、交通路网堵塞、充电站设备利用率小和配电网负荷峰谷差增大的情况，并且有序充电负荷预测能够为未来充电站和配电网的规划提供数据参考。该方法基于电动汽车、交通路网、充电站和配电网四方实时状态信息耦合，以电动汽车快充时综合最短距离充电、最短时间充电、充电站设备利用率最小和配电网负荷波动最小为目标，实现电动汽车的有序充电，利用负荷预测仿真大规模电动汽车行驶后当日电动汽车快慢充负荷需求。该方法充分考虑电动汽车充电的实际行驶状态、交通环境、充电站和配电网状态，更加准确体现了其充电行为的不确定性，并且有序充电策略给出让电动汽车选择对“车-路-网-站”四方主体均有利的充电选择，从而达到四方获益的结果。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种信息耦合下电动汽车有序充电负荷预测方法，包括以下步骤：

步骤S1：导入交通路网参数，搭建交通路网状态模型；

步骤S2：导入电动汽车参数，搭建电动汽车状态模型；

步骤S3：搭建充电站状态模型；

步骤S4：导入配电网参数，搭建配电网状态模型；