基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法技术

本发明专利技术公开了基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法，包括以下步骤：划分交通网格，构建充电需求指标以描述交通网格周围道路中电动汽车的充电需求；以交通网格为聚类样本，以交通网格的充电需求指标和地理坐标为聚类样本属性进行群簇聚类，采用密度峰值聚类方法对聚类样本做聚类运算，得到多组聚类结果；基于轮廓系数计算各聚类结果的总体轮廓系数，选择最大轮廓系数的聚类结果作为最佳结果，得到电动汽车充电需求指标的空间分布；根据充电需求总量和各聚类群簇的总充电需求指标计算各群簇的充电需求，得到电动汽车充电负荷的空间分布，对后续电网规划建设和以及电力需求侧响应提供参考价值，对充电站规划建设有一定的指导意义。

【技术实现步骤摘要】
基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法
本专利技术涉及电力
，尤其是涉及基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法。
技术介绍
随着地球资源和环境的压力越来越大，节能环保促使人类加快新能源汽车的研发，电动汽车因其优越的性能而受到公众的青睐，电动汽车具有良好的节能、减排和环保优势,电动汽车的推广对于减少对外国石油的依赖，实现经济社会的健康发展具有重要意义，在此背景下，电动汽车得到了世界各国政府和企业的积极推广,电动汽车充放电负荷预测是开展电动汽车接入对电网的影响分析、配电网规划与控制运行、电动汽车与电网双向互动及电动汽车与其他能源、交通等系统协调研究的基础。未来，大型电动汽车接入电网将给电网的稳定运行带来巨大挑战，为了应对电动汽车的广泛普及，更好地发挥电动汽车的优势，有必要对电动汽车的充电需求空间分布进行研究，目前现有技术中没有给出对电动汽车的充电需求空间分布进行预测的方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法，了解电动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤A：根据用地类型和周围道路划分交通网格，构建充电需求指标用以描述交通网格周围道路中电动汽车的充电需求；/n步骤B：以交通网格为聚类样本，以交通网格的充电需求指标和地理坐标为聚类样本属性进行群簇聚类，采用密度峰值聚类方法对聚类样本进行聚类运算，得到多组聚类结果；/n步骤C：定义轮廓系数用以表征聚类结果的质量，基于轮廓系数，计算各聚类结果的总体轮廓系数，选择最大轮廓系数的聚类结果作为最佳结果，得到电动汽车充电需求指标的空间分布；/n步骤D：根据充电需求总量和各聚类群簇的总充电需求指标，计算各群簇的充电需求，得...

【技术特征摘要】
1.基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A：根据用地类型和周围道路划分交通网格，构建充电需求指标用以描述交通网格周围道路中电动汽车的充电需求；
步骤B：以交通网格为聚类样本，以交通网格的充电需求指标和地理坐标为聚类样本属性进行群簇聚类，采用密度峰值聚类方法对聚类样本进行聚类运算，得到多组聚类结果；
步骤C：定义轮廓系数用以表征聚类结果的质量，基于轮廓系数，计算各聚类结果的总体轮廓系数，选择最大轮廓系数的聚类结果作为最佳结果，得到电动汽车充电需求指标的空间分布；
步骤D：根据充电需求总量和各聚类群簇的总充电需求指标，计算各群簇的充电需求，得到电动汽车充电负荷的空间分布。


2.根据权利要求1所述的基于最大轮廓聚类的电动汽车充电需求空间分布预测方法，其特征在于，所述步骤A包括：
A1.对交通网格内的动态交通数据进行分析，计算每个交通网格内的平均交通流量指数，计算方式如下：






式中，fij为第i个交通网格周围第j个路口的典型日出行高峰交通流量，ni为第i个交通网格周围的路口数，fave,i交通网格平均交通流量指数，qi表示第i个交通网格的平均交通流量指数，N为交通网格总数，fave,i为第i个交通网格的平均交通流量；
A2.对交通网格内的静态交通数据进行分析，根据交通网格内停车场对外开放程度定义对外开放指数hi；
A3.构建充电需求指标Cbi，其表达式为：
cbi＝hiqi
A4.以交通网格的充电需求为聚类样本wi(i∈[1,N])，其属性包括：充电需求指标Cbi和地理坐标，i为交通网格编号，N为交通网格总个数。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张艺涵，李秋燕，王利利，田春筝，李科，郭新志，付科源，马杰，孙义豪，全少理，郭勇，杨卓，丁岩，罗潘，杨钦臣，于昊正，祝智杭，李妍，王少荣，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司经济技术研究院，国家电网有限公司，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：河南;41