一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法技术

本发明专利技术属于电动汽车技术领域，具体涉及一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，本发明专利技术基于空调工作原理，以及影响空调输出风量的因素，建立车载空调耗电模型；结合热力学原理，综合考虑了气象环境对空调输出的影响，建立分析车载空调工作原理，分析出不同气象环境下，车载空调耗电量对电动汽车充电需求的影响；并基于车载空调耗电量与车载电池容量随气温的变化的两个方面，进行气象环境对电动汽车充电负荷的影响分析，本发明专利技术通过建立考虑气象环境的电动汽车短期充电负荷预测模型，刻画了不同气象条件下电动汽车充电负荷的分布情况，反映了不同功能区电动汽车充电负荷的分布规律，为制定电网的优化运行策略提供了理论依据。理论依据。理论依据。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法


[0001]本专利技术属于电动汽车
，具体涉及一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法。

技术介绍

[0002]近年来，电动汽车发展迅速，电动汽车保有量与日俱增，据国际能源署发布的《全球电动汽车展望2020》报道，2019年全球电动汽车保有量已达到720万辆，到2030年，电动汽车保有量将达到2.45亿辆。然而，因为电动汽车的充电时间和地点都具有一定的随机性，大规模电动汽车无序充电可能导致电网负荷峰谷差加大、网损增加等问题。对电动汽车充电符合进行短期预测，有利于掌握电动汽车充电规律，为引导电动汽车有序充电提供依据，从而有效降低电动汽车充电对电网所造成的负面影响。
[0003]气象环境会对电动汽车车主的出行与充电行为产生影响，从而改变电动汽车的充电负荷。例如：气温条件会影响车载空调的使用频率，进而产生不同的电动汽车耗电量。同时，随着未来电动汽车保有量的不断增加，气象因素对电动汽车充电负荷的影响将随着大规模电动汽车的出现而产生明显的增量，对电网造成不可忽视的影响。因此，在电动汽车短期充电负荷预测过程中引入气象因素，从而提高负荷预测的精度，帮助电网更准确地掌握电动汽车在各类环境下的充电负荷特性，为电网实施相应优化运行控制策略提供有价值的参考。因此，需要有必要建立一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测模型来解决上述技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术公开了一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，拟解决如何提高电动汽车的短期充电负荷的预测精度的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：根据电动汽车的车载空调工作原理，并基于影响空调风量输出的因素，建立车载空调耗电模型，并将所述车载空调耗电模型储存至储存器中；
[0008]步骤2：根据电动汽车的车载电池的最大容量以及用于表示电池容量随温度变化的温度系数，并基于不同的温度建立车载电池容量计算模型，并将所述车载电池容量计算模型储存至储存器中；
[0009]步骤3：基于蒙特卡洛随机抽样与马尔科夫出行链原理建立电动汽车的短期充电负荷时空预测模型，并将所述短期充电负荷时空预测模型储存至储存器中；
[0010]步骤4：调用储存器中的车载空调耗电模型和车载电池容量计算模型，输入入参计算得到车载空调耗电量以及车载电池的当前容量；调用储存器中的短期充电负荷时空预测模型，将车载空调耗电量以及车载电池的当前容量代入到短期充电负荷时空预测模型中，进行训练输出考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷预测曲线。
[0011]本专利技术基于空调工作原理，以及影响空调输出风量的因素，建立车载空调耗电模型，综合考虑了气象环境对空调输出的影响，进而实现了气象环境对电动汽车充电负荷的影响分析；并基于车载空调耗电量与车载电池容量随气温的变化的两个方面，分析气象环境对电动汽车充电需求的影响，结合热力学原理，建模分析单辆电动汽车的车载空调工作原理，有利于解决当前电动汽车相关数据较难采集的问题；并且本专利技术通过建立考虑气象环境的电动汽车短期充电负荷预测模型，可以更好的刻画不同气象条件下电动汽车充电负荷的分布情况，同时可以反映不同功能区电动汽车充电负荷的分布规律，为制定电网的实施优化运行策略提供了理论依据。
[0012]优选的，步骤1中所述的车载空调耗电模型包括空调制冷耗电模型和空调制热耗电模型。
[0013]优选的，所述步骤1包括以下步骤：
[0014]步骤1.1：定义电动汽车车室内部的得热量为Q1，所述电动汽车车室内部的得热量具体如下式所示：
[0015]Q1＝Q
A
+Q
B
+Q
C
+Q
D
+Q
E
+Q
P
；
[0016]式中：Q
A
为电动汽车车身的非透明部分的传入热量；Q
B
为电动汽车的玻璃传入热量；Q
C
为新风量带入电动汽车车室内的热量；Q
D
为泄露风量带入电动汽车车室内的热量；Q
E
为电动汽车车内设备所散发的热量；Q
P
为乘车人员所散发的热量；
[0017]步骤1.2：输入参数：电动汽车各部位的传热系数K以及表面积S、颜色，预测当天车室外各时刻温度值T
W
，电动汽车所在经纬度，电动汽车的乘车人数n，车内设置的适宜温度T0，太阳辐射强度I
t
，太阳辐射对车玻璃的透入系数η，车玻璃对太阳辐射的吸收系数ρ
FS
，车身内表面对流换热系数α
n
；车身外表面对流换热系数α
w
；车玻璃表面积S
B
，人体卫生标准每人每小时所需空气量G
c
，车身缝隙总长L，单位长度每小时进入车室的泄露空气量G
d
；利用上述参数计算出Q
A
、Q
B
、Q
C
、Q
D
、Q
E
、Q
P
的具体热量值；
[0018]步骤1.3：将Q1中以对流形式传递的得热量定义为Q1‑
DL
，并将其直接转换为车载空调对流制冷负荷，定义为Q
L
‑
DL
；将Q1中以辐射形式传递的得热量定义为Q1‑
FS
；并将Q1‑
FS
转换为车载空调辐射制冷负荷Q
L
‑
FS
；车载空调制冷负荷Q
L
具体计算模型如下：
[0019][0020]式中：G(z)为z变换传递系数；v
j
、ω
j
为传递函数系数，反映车体不同部分得热量转换区别；
[0021]步骤1.4：车载空调制热负荷Q
R
的计算模型如下：
[0022]Q
R
＝Q
A
+Q
B
+Q
C
+Q
D
‑
Q
E
‑
Q
P
；
[0023]式中：Q
A
为电动汽车车身的非透明部分的传入热量；Q
B
为电动汽车的玻璃传入热量；Q
C
为新风量带入电动汽车车室内的热量；Q
D
为泄露风量带入电动汽车车室内的热量；Q
E
为电动汽车车内设备所散发的热量；Q
P
为乘车人员所散发的热量；
[0024]步骤1.5：基于蒙特卡洛法抽取每辆电动汽车的首次出行时间T
CXr
、最后返程时间T
FCr
和日行驶时长t本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据电动汽车的车载空调工作原理，并基于影响空调风量输出的因素，建立车载空调耗电模型，并将所述车载空调耗电模型储存至储存器中；步骤2：根据电动汽车的车载电池的最大容量以及用于表示电池容量随温度变化的温度系数，并基于不同的温度建立车载电池容量计算模型，并将所述车载电池容量计算模型储存至储存器中；步骤3：基于蒙特卡洛随机抽样与马尔科夫出行链原理建立电动汽车的短期充电负荷时空预测模型，并将所述短期充电负荷时空预测模型储存至储存器中；步骤4：调用储存器中的车载空调耗电模型和车载电池容量计算模型，输入入参计算得到车载空调耗电量以及车载电池的当前容量；调用储存器中的短期充电负荷时空预测模型，将车载空调耗电量以及车载电池的当前容量代入到短期充电负荷时空预测模型中，进行训练输出考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷预测曲线。2.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，步骤1中所述的车载空调耗电模型包括空调制冷耗电模型和空调制热耗电模型。3.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：步骤1.1：定义电动汽车车室内部的得热量为Q1，所述电动汽车车室内部的得热量具体如下式所示：Q1＝Q
A
+Q
B
+Q
C
+Q
D
+Q
E
+Q
P
；式中：Q
A
为电动汽车车身的非透明部分的传入热量；Q
B
为电动汽车的玻璃传入热量；Q
C
为新风量带入电动汽车车室内的热量；Q
D
为泄露风量带入电动汽车车室内的热量；Q
E
为电动汽车车内设备所散发的热量；Q
P
为乘车人员所散发的热量；步骤1.2：输入参数：电动汽车各部位的传热系数K以及表面积S、颜色，预测当天车室外各时刻温度值T
W
，电动汽车所在经纬度，电动汽车的乘车人数n，车内设置的适宜温度T0，太阳辐射强度I
t
，太阳辐射对车玻璃的透入系数η，车玻璃对太阳辐射的吸收系数ρ
FS
，车身内表面对流换热系数α
n
；车身外表面对流换热系数α
w
；车玻璃表面积S
B
，人体卫生标准每人每小时所需空气量G
c
，车身缝隙总长L，单位长度每小时进入车室的泄露空气量G
d
；利用上述参数计算出Q
A
、Q
B
、Q
C
、Q
D
、Q
E
、Q
P
的具体热量值；步骤1.3：将Q1中以对流形式传递的得热量定义为Q1‑
DL
，并将其直接转换为车载空调对流制冷负荷，定义为Q
L
‑
DL
；将Q1中以辐射形式传递的得热量定义为Q1‑
FS
；并将Q1‑
FS
转换为车载空调辐射制冷负荷Q
L
‑
FS
；车载空调制冷负荷Q
L
具体计算模型如下：式中：G(z)为z变换传递系数；v
j
、ω
j
为传递函数系数，反映车体不同部分得热量转换区别；步骤1.4：车载空调制热负荷Q
R
的计算模型如下：Q
R
＝Q
A
+Q
B
+Q
C
+Q
D
‑
Q
E
‑
Q
P
；式中：Q
A
为电动汽车车身的非透明部分的传入热量；Q
B
为电动汽车的玻璃传入热量；Q
C
为新风量带入电动汽车车室内的热量；Q
D
为泄露风量带入电动汽车车室内的热量；Q
E
为电动汽车车内设备所散发的热量；Q
P
为乘车人员所散发的热量；步骤1.5：基于蒙特卡洛法抽取每辆电动汽车的首次出行时间T
CXr
、最后返程时间T
FCr
和日行驶时长t
xsr
；根据t
xsr
、T
CXr
与T
FCr
判断电动汽车的出行时间段，结合各时刻环境温度分布与车载空调工作负荷Q
L
或Q
R
计算电动汽车形式过程中的车载空调耗电量Q
KT
，具体如下式所示：式中：T
CXr
为首次出行时刻，T
FCr
为行程结束返回时刻；t
xsr
为日行驶时长。4.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤2中车载电池容量计算模型具体如下：式中：E
r,i
为电动汽车r的各时刻i温度值T
i
下对应的车载电池容量；i代表各时刻，取值为1、2、
…
、24；x
T
为环境温度系数，表征电动汽车电池容量随温度变化情况；T
W
为外界环境各时刻温度值。5.根据权利要求1所述的一种考虑气象因素的电动汽车短期充电负荷的预测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：步骤3.1：定义电动汽车的数量为N
CAR
；采用蒙特卡洛法抽取单辆电动汽车r的日行驶里程d、首次出行时刻T
CXr
、行程结束返回时刻T
FCr
，其中r代表电动汽车的编号，r＝1、2、3
…
N
CAR
；将电动汽车的形式区域划分为不同的功能区：居民区、办公区、商业区和其他区，共四个区域；步骤3.2：初始化数据，令r＝1；步骤3.3：由马尔科夫出行链与电动车转移概率P的矩阵计算得到电动汽车起点到终点的OD出行矩阵；步骤3.4：令电动汽车初始载荷量SOC
r，0
＝1；结合OD矩阵判断电动汽车r的充电开始时刻T
s
；具体如下式所示：
式中：T
s1
、T
s2
、T
s3
、T
s4
分别为居民区、办公区、商业区和其他区充电开始时间；μ
s1
、σ
s1
分别代表T
s1
服从...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏巍，徐琳，李小鹏，刘畅，姜晓锋，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：