一种电动汽车充电站短时功率预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种电动汽车充电站短时功率预测方法及系统，所述方法包括获取各类型电动汽车的充电模型，并依据各充电模型构建电动汽车充电站的电动汽车负荷预测模型；采用蒙特卡洛模拟法对电动汽车负荷预测模型进行仿真，得到在预设时间范围内电动汽车充电站的充电功率预测值；判断充电功率预测值的残差是否满足校验条件：若不满足则采用马尔科夫链模型修正电动汽车负荷预测模型，并重新对修正后的电动汽车负荷预测模型进行仿真，得到新的充电功率预测值，直至新的充电功率预测值的残差满足校验条件。与现有技术相比，本发明专利技术提供的一种电动汽车充电站短时功率预测方法及系统，提高了电动汽车充电站的短时功率预测精确程度。

Short term power forecasting method and system for electric automobile charging station

The invention provides a power station short-time prediction method and charging system of electric vehicle, the method includes the acquisition of various types of electric vehicle charging model, and based on the construction of electric vehicle charging station of electric vehicle load forecasting model of the charging model; Monte Carlo simulation method for load forecasting of electric vehicle simulation model, obtained at a preset time within the scope of electric vehicle charging power station predictive value; judging whether the value of the charging power prediction residual check condition: if it is not satisfied to meet the Markoff chain model of electric vehicle load forecasting model, and to the electric vehicle load the modified prediction model, get the new charging power until a new predictive value. The charging power predicted residuals meet the calibration conditions. Compared with the prior art, the present invention provides a short-term power prediction method and system for an electric automobile charging station, thereby improving the short-term power prediction precision of an electric vehicle charging station.

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车充电站短时功率预测方法及系统
本专利技术涉及电力系统功率预测
，具体涉及一种电动汽车充电站短时功率预测方法及系统。
技术介绍
电动汽车充电站可以看作为有源配电网络的负荷，其负荷与电动汽车的进站流量、充电时长、充电速度等多种因素相关，总体呈现出较为丰富的特点，这也使得对电动汽车的功率建模存在许多障碍。目前主要采用参数拟合的方法获得电动汽车行驶里程的概率密度函数，并进行卷积计算获得单一车辆时序的充电功率期望，进而得到配电网络中电动汽车充电模型。这种电动汽车充电模型为基于中心极限定理的电动汽车群的电动汽车充电功率分布，因而可以获得具有时序特征的全系统充电负荷，但是其不能准确获取电动汽车充电功率的空间分布特征，从而影响配电网中电动汽车充电负荷的预测结果。
技术实现思路
为了克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种电动汽车充电站短时功率预测方法及系统。第一方面，本专利技术中一种电动汽车充电站短时功率预测方法的技术方案是：所述方法包括：获取各类型电动汽车的充电模型，并依据所述各充电模型构建所述电动汽车充电站的电动汽车负荷预测模型；所述充电模型的模型参数包括充电时间段、起始充电时间、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取各类型电动汽车的充电模型，并依据所述各充电模型构建所述电动汽车充电站的电动汽车负荷预测模型；所述充电模型的模型参数包括充电时间段、起始充电时间、充电容量、充电时长、充电模式和充电概率；采用蒙特卡洛模拟法对所述电动汽车负荷预测模型进行仿真，得到在预设时间范围内电动汽车充电站的充电功率预测值；判断所述充电功率预测值的残差是否满足校验条件：若不满足则采用马尔科夫链模型修正所述电动汽车负荷预测模型，并重新对所述修正后的电动汽车负荷预测模型进行仿真，得到新的充电功率预测值，直至所述新的充电功率预测值的残差满足校验条件。

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取各类型电动汽车的充电模型，并依据所述各充电模型构建所述电动汽车充电站的电动汽车负荷预测模型；所述充电模型的模型参数包括充电时间段、起始充电时间、充电容量、充电时长、充电模式和充电概率；采用蒙特卡洛模拟法对所述电动汽车负荷预测模型进行仿真，得到在预设时间范围内电动汽车充电站的充电功率预测值；判断所述充电功率预测值的残差是否满足校验条件：若不满足则采用马尔科夫链模型修正所述电动汽车负荷预测模型，并重新对所述修正后的电动汽车负荷预测模型进行仿真，得到新的充电功率预测值，直至所述新的充电功率预测值的残差满足校验条件。2.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述充电模式包括快速充电方式和常规充电方式。3.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述电动汽车的充电时长如下式所示：其中，Tx为充电时长预测值，Tc为平均充电时长，σ为方差。4.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述电动汽车包括行驶轨迹固定且充电时间集中的第一类型电动汽车，所述第一类型电动汽车的起始充电时间如下式所示：其中，t0＜tr1-tr2；t0为所述第一类型电动汽车的最低充电时间，tr1为第一类型电动汽车用户的中午休息时段的起始时刻，tr2为所述第一类型电动汽车用户的中午休息时段的结束时刻，ts为所述第一类型电动汽车用户的上班时间，te为第一类型电动汽车用户的下班时间，tmax为所述第一类型电动汽车满电所需的充电时间；其中，t0≥tr1-tr2。5.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述电动汽车包括行驶轨迹不固定且充电时间不集中的第二类型电动汽车，所述第二类型电动汽车的起始充电时间如下式所示：其中，σt为方差，μt为起始充电时间期望值。6.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述电动汽车负荷预测模型如下式所示：其中，P0(t)为电动汽车在t时刻的充电功率，U0max和I0max分别为电动汽车的充电电压最大值和充电电流最大值，k＝U0min/U0max，U0min为电动汽车的充电电压最小值；Tc1为达到充电功率最大值时的充电时长，Tc为电动汽车的平均充电时长。7.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述采用蒙特卡洛模拟法对电动汽车负荷预测模型进行仿真包括：依据所述电动汽车的充电时长产生多个伪随机数，并依据所述各伪随机数设置各类型电动汽车的平均充电时长；依据所述各类型电动汽车的充电时间段和起始充电时间，并采用蒙特卡洛模拟法计算各类型电动汽车的充电时长预测值；比较处于充电状态的电动汽车的总数及其限值：当所述总数不小于其限值时，依据所述电动汽车负荷预测模型、充电时长预测值和平均充电时长，计算所述在预设时间范围内电动汽车充电站的充电功率预测值。8.如权利要求1所述的一种电动汽车充电站短时功率预测方法，其特征在于，所述校验条件包括所述充电功率预测值的残差小于预设的最大误差；所述采用马尔科夫链模型修正电动汽车负荷预测模型包括：修正对所述电动汽车负荷预测模型进行仿真得到的充电功率预测值的期望值。9.一种电动汽车充电站短时功率预测系统，其特征在于，所述系统包括：电动汽车负荷预测模型构建模块，用于获取各类型电动汽车的充电模型，并依据所述各充电模型构建所述电动汽车充电站的电动汽车负荷预测模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋晓辉，高菲，盛万兴，顾伟，吴志，詹惠瑜，李建芳，张瑜，赵珊珊，李雅洁，常松，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，国网江苏省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11