[发明专利]一种电动汽车商用充电区的负荷预测方法有效
| 申请号： | 201810599453.9 | 申请日： | 2018-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN108830414B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 窦春霞;张永;岳东;张腾飞 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种电动汽车商用充电区的负荷预测方法，包括以下步骤：基于路阻函数建立路况模型，并根据实时路况进行选择；归一化处理训练极限学习机的历史数据，并提取出与预测日相似的特征数据；将提取的特征数据送入基于极限学习机的预测模型，训练出路阻函数参数；将实时路况信息代入步骤三中训练好的路阻函数，结合步骤一中路况信息模型，计算出路况结构中各路段所需花费时间；再以此计算出各个充电点服务车辆的概率，结合充电点的充电功率算出负荷。本发明基于实时路况信息，避开商用充电区中的预测难点；利用实时预测方法、结合实时信息提高了预测结果的有效性；并将大量经过特征筛选的历史数据用于极限学习机的训练，提高了预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电动汽车 商用 充电 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种电动汽车商用充电区的负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于路阻函数建立路况模型，并根据实时路况进行选择；S2：归一化处理训练极限学习机的历史数据，并提取出与预测日相似的特征数据；S3：将步骤S2提取的特征数据送入基于极限学习机的预测模型，训练出路阻函数参数；S4：将实时路况信息代入步骤S3中训练好的路阻函数，结合步骤S1中路况信息模型，计算出路况结构中各路段所需花费时间；再以此计算出各个充电点服务车辆的概率，结合充电点的充电功率算出负荷。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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