一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法及系统，属于电动汽车潜力预测技术领域，包括：获取居民小区电动汽车相关数据和电动汽车所在居民小区相关数据，将两组数据转化为小时、日、周频度的充电容量数据，并按照时间序列分组，得到充电容量测试数据；将充电容量测试数据输入到预先训练的电动汽车V2G潜力预测模型中，得到小时、日、周频度的居民小区电动汽车V2G潜力预测结果。该方法可提高居民小区电动汽车V2G潜力预测的准确度，能够预测小时、日、周、月、季、年等不同频度下的V2G潜力预测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法及系统


[0001]本专利技术属于电动汽车潜力预测
，具体涉及一种居民小区电动汽车V2G(车辆到电网)潜力预测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着电动汽车迅速普及大量进入家庭，居民小区成为聚合电动汽车集群的管理和控制单元，电动汽车的充放电负荷预测也成为现在研究的重点。
[0003]电动汽车充电负荷预测是指预测电动汽车的充电负荷需求。电动汽车充电负荷预测的影响因素主要有:电动汽车的保有规模大小、电动汽车充电方式、起始荷电状态、电动汽车电池的充放电特性、充电功率、充电时间(包括充电开始时间和充电结束时间)、动力电池容量等，而天气情况、温度、日期类型以及公交调度等因素通过影响用户的行为特性而影响电动汽车充电负荷。对电动汽车充电负荷预测的概念和意义，分析了影响电动汽车充电负荷预测的因素，并预测方法分为基于电力系统短期负荷预测方法的电动汽车充电负荷预测、蒙特卡洛模拟法以及其他新型电动汽车充电负荷预测方法，并综述分析了各种预测方法的原理及应用。
[0004]专利技术名称为：电动汽车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法，其特征在于，包括：获取居民小区电动汽车相关数据和电动汽车所在居民小区相关数据，将两组数据转化为小时、日、周频度的充电容量数据，并将所述充电容量数据按照时间序列分组，得到充电容量测试数据；将充电容量测试数据输入到预先训练好的电动汽车V2G潜力预测模型中，得到小时、日、周频度的居民小区电动汽车V2G潜力预测结果。2.根据权利要求1所述的一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法，其特征在于，所述居民小区电动汽车相关数据包括：居民小区电动汽车聚合后的充电功率、居民小区电动车汽车出入数据、居民小区车主对参与V2G活动的意愿、V2G价格曲线和天气数据。3.根据权利要求1所述的一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法，其特征在于，所述电动汽车所在居民小区相关数据包括居民小区户数、居民小区固定车位数量、居民小区共享车位数量、居民小区充电桩数量、居民小区类别、居民小区房价、居民小区建造年代和居民小区住户历史用电量分布。4.根据权利要求1所述的一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法，其特征在于，所述将两组数据转化为小时、日、周频度的充电容量数据后还包括标准化处理步骤，标准化处理步骤采用均值方差归一化方法处理。5.根据权利要求1所述的一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法，其特征在于，所述预先训练好的电动汽车V2G潜力预测模型的训练方法包括：获取居民小区电动汽车相关数据和电动汽车所在居民小区相关数据，将两组数据转化为小时、日、周频度的充电容量数据，并将所述充电容量数据按照时间序列分组，得到充电容量训练数据和充电容量验证数据；构建用于电动汽车V2G潜力预测的神经网络模型；使用平均绝对误差作为损失函数，使用均方对数误差作为网络的监控指标，将充电容量训练数据输入构建的用于电动汽车V2G潜力预测的神经网络模型中进行整体训练，并通过充电容量验证数据验证后得到预先训练好的电动汽车V2G潜力预测模型。6.根据权利要求5所述的一种居民小区电动汽车V2G潜力预测方法，其特征在于，所述充电容量训练数据中对应的所有时间的数据分成若干...

【专利技术属性】
技术研发人员：李思纤，陆敏怡，傅敏杰，张天尘，李天宇，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：