[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在审

专利信息
申请号: 201910763436.9 申请日: 2019-08-19
公开(公告)号: CN110429593A 公开(公告)日: 2019-11-08
发明(设计)人: 蒯圣宇;叶斌;马静;代磊;王绪利;田佳;毛安家;杨晓明 申请(专利权)人: 国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 230000 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明属于电力系统负荷预测及配电容载比配置技术领域,尤其涉及到一种考虑电动汽车充电需求的配电最优容载比确定方法。该方法包括:选取电动汽车负荷的LS‑SVM输入向量;建立基础LS‑SVM空间负荷预测模型;考虑电动汽车充电需求,建立拓展因素的LS‑SVM综合负荷预测模型;处理拓展LS‑SVM综合负荷预测模型中的历史数据,并根据贝叶斯框架选取模型的最优参数;根据参数优化结果,确定模型内容,对指定区域进行负荷预测;评估某一区域基础用电负荷;计及电动汽车预测负荷得到用电复合峰值;建立多电压等级下配电网容载比优化模型,从而确定最优容载比。本发明可较精确地预测电动汽车充电负荷,并在考虑电动汽车充电需求情况下确定配电最优容载比,具有较高应用价值。
搜索关键词: 电动汽车充电 配电 预测模型 电动汽车 综合负荷 电力系统负荷预测 配电网 参数优化 负荷预测 空间负荷 框架选取 历史数据 模型内容 区域基础 输入向量 用电负荷 优化模型 最优参数 贝叶斯 多电压 预测 拓展 复合 配置 评估 应用
【主权项】:
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。
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