一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法技术

本发明专利技术公开一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法，所述方法是考虑交叉路口信号灯等导致的时间延误对电动汽车出行路线影响的充电负荷时空分布预测模型，所述预测模型采用如下步骤：步骤(1)应用Synchro软件辅助建立交通仿真模块及信息初始化；步骤(2)获取预测区域用户出行参数；步骤(3)通过预测区域电动汽车出行及充电行为建立时空信息预测单元；步骤(4)根据时空信息预测结果对配电网中节点计算生成充电功率矩阵；本发明专利技术一方面可基于路网结构及历史交通流量数据依据交通系统相关信号优化理论进行交通信号的优化设计；另一方面，解决路网交叉口实际交通信号控制参数难以获取的问题，并且计算所得平均车辆延误时间可实现对交通流量波动性及信号控制下不同转弯路口不同延误的考虑。口不同延误的考虑。口不同延误的考虑。

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法

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[0001]本专利技术属于电动汽车充电领域，尤其涉及一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法。

技术介绍
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[0002]作为燃油车的清洁替代，电动汽车的市场渗透率正迅速增长，其电力需求也急剧上升。在传统不受控的充电策略下，大量电动汽车接入将影响配电网的运行与规划，给配电网基础设施带来压力，引起配网节点电压跌落、变压器过载和寿命缩短、线路过载、更高的配电损耗、供需功率不匹配、相位不平衡等问题。为预估电动汽车对配电系统的影响，支撑系统的正常运行及规划，必须尽可能准确地估计电动汽车的充电负荷。而与常规固定性负荷不同，作为交通运输工具之一，电动汽车的时间和空间属性都会受用户出行及生活习惯的影响。在此影响下，电动汽车接入电网的时间、空间以及状态都具有一定的随机性。因此，区域电动汽车的充电负荷也难以通过简单的典型负荷曲线来表征，其具有的时空分布特性开始引起广泛关注。
[0003]从预测角度的不同，电动汽车充电负荷时空分布特性的预测方法主要可分为三大类：
[0004]1)基于模型的预测<br/>[0005]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法，所述方法是考虑交叉路口信号灯等导致的时间延误对电动汽车出行路线影响的充电负荷时空分布预测模型，其特征在于，所述预测模型采用如下步骤：步骤(1)应用Synchro软件辅助建立交通仿真模块及信息初始化；步骤(2)获取预测区域用户出行参数；步骤(3)通过预测区域电动汽车出行及充电行为建立时空信息预测单元；步骤(4)根据时空信息预测结果对配电网中节点计算生成充电功率矩阵；其中：所述步骤(3)中时空信息预测单元完成预测区域电动汽车充电负荷过程：对各电动汽车用户，基于改进的考虑转向延误的Dijkstra最短路算法，依次计算其出行计划中每组起始地目的地对的最短出行路径、行驶时间及消耗电量；当起始地剩余电量不足以到达目的地时，基于最短路算法搜索得到离起始地最近的快充站，并得到最短出行路径、行驶时间及消耗电量；若起始地剩余电量甚至不足以支撑其到达最近的快充站时，在到达起始地时就地慢充，计算慢充信息并更新离开时间及剩余电量；再前往快充站，计算到达快充站的时间及剩余电量；在快充站结束充电后，计算快充信息及离开快充站的时间和剩余电量；再采用最短路算法得到从快充站前往目的地的最短路径、行驶时间及消耗电量；计算到达目的地的时间及剩余电量；若该电动汽车用户出行没有结束，则计算离开下一个起始地的时间及剩余电量，继续对下一个出行起始地目的地对进行计算，直至用户出行结束，则统计该用户的充电负荷时空分布信息；然后对下一个电动汽车用户进行计算，直至区域内所有电动汽车用户均计算完毕为止。2.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电负荷时空分布预测方法，其特征在于，所述步骤(3)中时空信息预测单元在处理器中执行如下指令：3.1初始化电动汽车序号e＝1；3.2读取第e辆电动汽车的出行参数；3.3初始化第e辆电动汽车的出行起始地目的地对序号m＝1；3.4计算第m组起始地目的地的出行路径、行驶时间、消耗电量；3.4.1起始地目的地间行驶时间计算设第m组OD对的行驶路径网络为其中为途径节点有序集合，为途径路段有序集合。而对于每一个途径路段其路段行驶时间为其中t为行驶到该路段的时刻；途径节点处的交叉口延误为其中有序集合t为行驶到该节点的时刻；则用户在第m组OD对间的行驶时间为：式中，t
′
，t
″
分别为到达各路段、节点的时刻；3.4.2基于改进的考虑转向延误的Dijkstra最短路算法实现用户路径选择通过转向延误的Dijkstra最短路算法求解用户的最短行驶路径网络及最短行驶时间
3.4.2.1设定用户路径选择目标在起始地o
m
和目的地d
m
之间通常存在多条可选路径。本发明假设用户在选取路径时，以总出行时间最短作为目标：3.4.2.2路网及起始地目的地信息输入输入计算时刻t，路网节点数n；路网节点集合V；路网路段权值矩阵R(t)＝{r
ij
(t)}
n
×
n
，路网节点转向权值矩阵N
k
(t)＝{n
k,ij
(t)}
n
×
n
,k＝1,2,3,......,n；起始节点序号o
m
；目的节点序号d
m
；3.4.2.3初始化起始节点o
m
到各节点的最短行驶时间矩阵3.4.2.4初始化节点访问状态变量矩阵visit
←
{1}1×
n
，visit(o
m
)
←
0；3.4.2.5初始化节点的前途径节点矩阵parent
←
{0}1×
n
；3.4.2.6确定visit(i)为1的节点中最小的节点i3.4.2.7 visit(i)
←
03.4.2.8若parent(i)＝0，a
←
o
m
；否则a
←
parent(i)3.4.2.9若则且parent(j)
←
i3.4.2.10若所有节点都已访问即visit＝{0}1×
n
，则继续进行后续计算，否则返回03.4.2.11根据parent，o
m
和d
m
倒推可得到最短路径途径节点有序集合最短路径途径路段有序集合o
m
d
m
间的最短行驶路径网络3.4.2.12根据和d
m
可得到o
m
到d
m
的最短行驶时间3.4.3计算起始地目的地间消耗电量SOC令电动汽车消耗的电量主要取决于其单位里程能耗及行驶里程；电动汽车在第m组起始地目的地对间行驶消耗的百分比电量可根据如下公式计算：式中，w(t)＝f(x
ij
(t)/C
ij
,tem)为电动汽车t时刻在路段(i,j)上行驶时的单位里程能耗(kW
·
h/km)，其主要...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘艳丽，刘珂，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：