[发明专利]一种基于对偶型最大熵的电动汽车充电负荷预测方法在审
| 申请号： | 201910791818.2 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110648013A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 武小梅;刘博 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 44102 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对偶型最大熵的电动汽车充电负荷预测方法，通过电动汽车充电站获取各类电动汽车的SOC和起始充电时间数据，然后采用对偶型最大熵概率密度函数模型对各类电动汽车的SOC和起始充电时间进行拟合，得到对应的概率密度函数，然后将得到的概率密度函数代入蒙特卡洛模拟中，得到各类电动汽车对应的充电负荷，将各类电动汽车的充电负荷叠加就能得到电动汽车充电产生的总负荷。本发明采用对偶型最大熵概率密度函数模型拟合电动汽车的SOC和起始充电时间，能得到更好拟合效果，然后通过蒙特卡洛模拟得到对应的电动汽车充电负荷，电网能够提前为大规模电动汽车充电做好准备，维持电网的稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 电动汽车 电动汽车充电 概率密度函数 最大熵 对偶 充电 充电负荷 拟合 电动汽车充电站 电网 负荷预测 模型拟合 时间数据 稳定运行 总负荷 叠加 | ||
【主权项】：
1.一种基于对偶型最大熵的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：收集样本数据，所述样本数据包括从电动汽车充电站获取的各类电动汽车的SOC和充电起始时间数据；/nS2：对样本数据进行归一化处理，并求出样本数据的原点矩；/nS3：建立对偶型最大熵概率密度函数模型；/nS4：通过逐次优化法求解对偶型最大熵概率密度函数模型，得到对应的概率密度函数；/nS5：将样本数据的概率密度函数输入进蒙特卡洛模拟中，得到各类电动汽车对应的充电负荷；/nS6：将各类电动汽车的充电负荷叠加得到电动汽车产生的充电负荷。/n
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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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