电动汽车充电预测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电动汽车充电预测方法、装置及设备，涉及电动汽车的技术领域，构建用户驾驶电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型，在该初始选择模型中充分考虑用户出行意愿；根据选择模型预测得到的理论充电选择结果以及基于实测或者调研得到的实际充电选择结果，不断优化初始选择模型的模型系数，得到目标选择模型；基于目标选择模型对电动汽车充电时所选择的充电站进行预测，从而在进行电动汽车充电预测时，充分考虑用户出行意愿并准确预测用户驾驶电动汽车时将要选择进行充电的充电站。充电站。充电站。

【技术实现步骤摘要】
电动汽车充电预测方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及电动汽车的
，尤其涉及一种电动汽车充电预测方法、电动汽车充电预测装置及电动汽车充电预测设备。

技术介绍

[0002]目前，以清洁能源为动力的电动汽车正在快速发展。在电动汽车的实际应用场景中，大规模电动汽车的无序接入将给电力系统带来负荷增长、电能质量下降、电网运行优化控制难度增加等不利影响，这对充电站规划提出越来越高的要求。
[0003]因此，一般通过以电动汽车充电需求时空分布的准确预测为基础的有序充电控制方法解决上述问题，而对电动汽车充电需求时空分布的研究主要从电动汽车的运行规律出发并结合出行链和用户出行意愿开展。
[0004]然而，相关文献鲜有关注实时动态交通流变化导致的能耗改变进而影响用户出行意愿；此外，不同时段、天气类型、环境温度等外部因素都将会影响用户出行意愿。换言之，用户出行意愿是一个非常主观的因素，难以进行预测。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种电动汽车充电预测方法、电动汽车充电预测装置及电动汽车充电预测设备，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预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型；基于所述初始选择模型的理论选择结果和采集到的实际选择结果，迭代优化所述初始选择模型的模型系数得到目标选择模型；基于所述目标选择模型预测电动汽车充电时所选择的充电站。2.如权利要求1所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述构建电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型的步骤，包括：基于引力模型构建电动汽车选择充电站进行充电的原始选择模型；求解所述原始选择模型的初始模型系数，得到所述初始选择模型。3.如权利要求2所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，在所述基于引力模型构建电动汽车选择充电站进行充电的原始选择模型的步骤之前，还包括：确定充电站性能、电动汽车性能、电动汽车与充电站之间的交互信息；所述基于引力模型构建电动汽车选择充电站进行充电的原始选择模型的步骤，包括：基于所述充电站性能、所述电动汽车性能、所述交互信息和所述原始选择模型的初始模型系数并参照所述引力模型构建所述原始选择模型。4.如权利要求3所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述确定充电站性能、电动汽车性能和电动汽车与充电站之间的交互信息的步骤，包括：基于充电站内的充电桩数量和所述充电站的充电效率确定所述充电站性能；基于电动汽车的荷电状态确定所述电动汽车性能；基于电动汽车与充电站之间的各路径距离、电动汽车行驶所述各路径距离到达充电站的各平均速度、电动汽车与充电站之间的各路径的权重确定电动汽车与充电站之间的综合距离，将所述综合距离作为所述交互信息。5.如权利要求2所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述求解所述原始选择模型的初始模型系数的步骤，包括：将电动汽车和充电站的属性信息，及电动汽车和充电站间的交互信息代入所述原始选择模型；基于所述原始选择模型和电动汽车选择充电站进行充电的实际选择结果，拟合得到所述初始模型系数。6.如权利要求1所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述迭代优化所述初始选择模型的模型系数得到目标选择模型的步骤，包括：将当前周期电动汽车和充电站的属性信息、交互信息、初始模型系数输入所述初始选择模型得到理论选择结果；获取当前周期电动汽车选择充电站进行充电的实际选择结果；基于所述理论选择结果和所述实际选择结果迭代优化所述初始选择模型的模型系数，得到所述目标选择模型。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：黄天罡，董宸，夏彦辉，王啸，何柳，
申请(专利权)人：阳光电源南京有限公司，
类型：发明
国别省市：