【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及负荷预测，更具体地说，本专利技术涉及一种基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法。
技术介绍
1、随着电动汽车保有量的持续攀升，私人充电桩的数量也在迅猛增长。这一发展态势在为电动汽车用户提供便捷充电服务的同时，也给电力系统的稳定运行带来了诸多新挑战。
2、在用电负荷方面，私人充电桩的充电行为具有显著的随机性与不确定性。不同用户的日常出行习惯差异巨大，导致充电时间分布极为分散且难以预测。例如，有的用户可能在下班后的晚间时段集中充电，而有的用户则会在白天闲暇时进行充电操作。这种无序的充电行为使得电力系统的负荷峰谷差进一步加剧，增加了电力调配的难度与成本。
3、传统的电力负荷预测方法多侧重于大型工业用电或居民整体用电模式的分析，难以精准适配私人充电桩这种小规模、分散性强且高度随机的用电单元。而边缘计算作为一种新兴的计算模式，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台。它与传统的集中式云计算模式不同，边缘计算强调将计算和数据存储靠近数据源或用户端，以减少数据传输延迟...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述充能效能轨迹数据包括用户充电画像系数和充电状态系数；环境影响数据包括天气影响系数；
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述充电状态系数的具体获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述天气影响系数的具体获取方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的私人充电桩实...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述充能效能轨迹数据包括用户充电画像系数和充电状态系数；环境影响数据包括天气影响系数；
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述充电状态系数的具体获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述天气影响系数的具体获取方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的私人充电桩实时负荷预测方法，其特征在于，所述采集私人充电桩的实时数据并...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙康男，盖超，林华，杨锴，张凯，李盛杰，史洁琳，王文兴，
申请(专利权)人：山东国电投能源营销有限公司，
类型：发明
国别省市：
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