一种充电功率可调范围计算方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供了一种充电功率可调范围计算方法、系统、设备及介质，包括：采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；根据被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间、充电桩的最小充电功率和更新后用户的充电电量，计算被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；根据充电桩额定充电功率和所述被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率，确定用户的充电功率可调空间，本发明专利技术准确地计算得到的用户的充电功率可调空间，并对充电桩进行合理设置，这样可以避免过多设置过多充电桩造成资源浪费。浪费。浪费。

【技术实现步骤摘要】
一种充电功率可调范围计算方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术属于充电功率计算
，具体涉及一种充电功率可调范围计算方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]对于用户充电行为分析方面，学者较倾向采用条件概率的方法，通过历史数据得到用户出行时间或充电量的概率分布情况，用以对用户充电行为进行估计。
[0003]在《使用KNN算法的文本分类》一文中是基于队列网络理论构建了一个电动汽车聚集模型，并在此基础上分析了可调度电动汽车数量的概率分布及电动汽车的可调度潜力，但所构建模型没有充分考虑用户不确定性的出行需求。
[0004]在《电力用户用电特征选择与行为画像》一文中指出，通过追踪调查多个电动汽车用户的驾驶行为，归纳出电动汽车可能的充电时间和地点。文献《基于多维细粒度行为数据的居民用户画像方法研究》通过在用户的车上安装GPS，跟踪记录76个用户在一天内离家和回家的时间和行驶的距离，在此基础上提出了一种基于条件概率的负荷预测模型。
[0005]在文献《面向售电侧改革的用户分层聚类与套餐推荐方法》中提出一种评估电动汽车可调度容量的概率分布方法，并优化出用于调频的合约容量，与实际情况有一定的误差。文献《电力用户行为模型:基本概念与研究框架》是基于排队理论模拟电动汽车随机性，评估了停车场的可调度容量，并指出具有较大的市场潜力，但没有考虑用户的需求。文献《基于博弈算法的电动汽车有序充电优化及效益分析》根据电动汽车诚信度、可调度时段和容量、电池损耗等因素，建立了电动汽车调度优先权评价体系，按照电动汽车可调度能力大小将电动汽车分为优先调度、备用调度和不调度3类，在实际电动汽车充放电调度时根据优先级进行调度。文献《基于改进粒子群算法的电动车参与负荷平抑策略》提出了电动汽车可调度能力概念，考虑电池损耗程度、用户信用度(即过去一段时间内参与调度的完成情况)、电动汽车电池反向供电能力三个维度，构建了电动汽车可调度能力评估模型，用于量化评估EV参与调控时的动态能量评估能力。
[0006]从上述针对现有的技术方案描述可知现有技术方案的充电功率可调范围结果并不准确。

技术实现思路

[0007]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提出一种充电功率可调范围计算方法，包括：
[0008]采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；
[0009]根据被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间、充电桩的最小充电功率和更新后用户的充电电量，计算被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；
[0010]根据充电桩额定充电功率和所述被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率，确定用户的充电功率可调空间。
[0011]优选的，所述采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间，包括：
[0012]获取用户在预设时间内各充电场景下的历史充电订单，通过数据清洗和数据校验对所述历史充电订单中的无效订单进行剔除，获取有效历史充电订单；
[0013]将所述有效历史充电订单按照每个用户类型下的各所述充电场景进行聚合分类，获取分类订单集合；
[0014]根据所述分类订单集合，从预先构建模型库中选取对应的充电量预测模型；
[0015]根据所述充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间。
[0016]优选的，所述根据所述充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间，包括：
[0017]根据所述充电量预测模型，当业务场景需求为被预测时段前上报响应电量需求时，获取被预测时段前用户的充电电量；
[0018]根据被预测时段前用户停车时间和用户充电时长，计算被预测时段前用户在各充电场景下的对应充电桩上最多延长的充电时间；
[0019]当所述业务场景需求为被预测时段电量交易需求时，获取用户按照预设运行周期在被预测时段的充电状态；
[0020]根据所述充电状态，对用户的充电电量进行更新，获取更新后用户的充电电量，根据所述更新后用户的充电电量和充电桩额定充电功率，计算用户在被预测时段的用户充电时长；
[0021]根据被预测时段的用户充电时长和被预测时段的用户停车时间，计算被预测时段用户在各充电场景下的对应充电桩上最多延长的充电时间。
[0022]优选的，所述用户充电时长计算式如下：
[0023][0024]式中，T表示被预测时段用户充电时长；E1表示更新后用户的充电电量；P表示充电桩额定充电功率。
[0025]优选的，所述被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间的计算式如下：
[0026]T
max,t
＝T
park,t
‑
T
[0027]式中，T
max,t
表示被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；T
park,t
表示被预测时段用户停车时间；T表示被预测时段用户充电时长。
[0028]优选的，所述被预测时段用户停车时间获取过程，包括：
[0029]根据用户在各充电场景下的历史车辆启停信息，对各所述充电场景下的用户停车时间进行预测，获取被预测时段用户停车时间。
[0030]优选的，所述被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率计算式如下：
[0031][0032]式中，P
min
表示被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；表示充电桩的最小充电功率；T
max,t
表示被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；E1表示更新后用户的充电电量。
[0033]优选的，所述用户的充电功率可调空间的表达式如下：
[0034]P
可调
∈[P
min
，P][0035]式中，P
可调
表示用户的充电功率可调空间；P
min
表示被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；P表示充电桩额定充电功率。
[0036]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供一种充电功率可调范围计算系统，包括：
[0037]时间计算模块，用于采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；
[0038]功率计算模块，用于根据被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间、充电桩的最小充电功率和更新后用户的充电电量，计算被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；
[0039]可调空间确定模块，用于根据充电桩额定充电功率和所述被预测时段用户在充电桩的可接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电功率可调范围计算方法，其特征在于，包括：采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；根据被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间、充电桩的最小充电功率和更新后用户的充电电量，计算被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；根据充电桩额定充电功率和所述被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率，确定用户的充电功率可调空间。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间，包括：获取用户在预设时间内各充电场景下的历史充电订单，通过数据清洗和数据校验对所述历史充电订单中的无效订单进行剔除，获取有效历史充电订单；将所述有效历史充电订单按照每个用户类型下的各所述充电场景进行聚合分类，获取分类订单集合；根据所述分类订单集合，从预先构建模型库中选取对应的充电量预测模型；根据所述充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间，包括：根据所述充电量预测模型，当业务场景需求为被预测时段前上报响应电量需求时，获取被预测时段前用户的充电电量；根据被预测时段前用户停车时间和用户充电时长，计算被预测时段前用户在各充电场景下的对应充电桩上最多延长的充电时间；当所述业务场景需求为被预测时段电量交易需求时，获取用户按照预设运行周期在被预测时段的充电状态；根据所述充电状态，对用户的充电电量进行更新，获取更新后用户的充电电量，根据所述更新后用户的充电电量和充电桩额定充电功率，计算用户在被预测时段的用户充电时长；根据被预测时段的用户充电时长和被预测时段的用户停车时间，计算被预测时段用户在各充电场景下的对应充电桩上最多延长的充电时间。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户充电时长计算式如下：式中，T表示被预测时段用户充电时长；E1表示更新后用户的充电电量；P表示充电桩额定充电功率。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间的计算式如下：T
max,t
＝T
park,t
‑
T
式中，T
max,t
表示被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；T
park,t
表示被预测时段用户停车时间；T表示被预测时段用户充电时长。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述被预测时段用户停车时间获取过程，包括：根据用户在各充电场景下的历史车辆启停信息，对各所述充电场景下的用户停车时间进行预测，获取被预测时段用户停车时间。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率计算式如下：式中，P
min
表示被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；表示充电桩的最小充电功率；T
max,t
表示被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间；E1表示更新后用户的充电电量。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述用户的充电功率可调空间的表达式如下：P
可调
∈[P
min
，P]式中，P
可调
表示用户的充电功率可调空间；P
min
表示被预测时段用户在充电桩的可接受最小充电功率；P表示充电桩额定充电功率。9.一种充电功率可调范围计算系统，其特征在于，包括：时间计算模块，用于采集用户的历史充电订单，根据用户类型和所述历史充电订单通过充电量预测模型，计算被预测时段前和被预测时段用户在各充电场景下的充电桩上最多延长的充电时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文，杨烨，高诗巧，陈吉奂，栾捷，李媛，刘芳，高琳，
申请(专利权)人：国网浙江电动汽车服务有限公司国网浙江省电力有限公司河北雄安联行网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：