【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动自行车充电管理领域，涉及一种电动自行车负荷特征的构建方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着环保意识的增强和城市交通的发展，电动自行车作为一种便捷、环保的短途出行工具，据统计，电动自行车的保有量持续快速增长，已成为居民日常出行的重要选择之一。
2、电动自行车的充电行为对电网的负荷特性产生了显著影响。一方面，电动自行车的充电时间和充电功率具有随机性和分散性，当大量电动自行车集中充电时，可能会导致局部电网负荷过高，影响电网的稳定性和可靠性。另一方面，电动自行车的充电方式多样，包括在充电桩充电和入户充电等，不同的充电方式对电网的影响也有所不同。因此，准确构建电动自行车的负荷特征，对于合理规划电网、优化电力资源配置以及提高电网的运行效率具有重要意义。
3、目前，对于电动自行车负荷特征的研究主要集中在单一的充电场景或简单的负荷分析上。例如，一些研究仅考虑了电动自行车在户外的充电桩充电时的负荷情况，而忽略了入户充电对家庭用电负荷的影响；另一些研究则没有充分考虑电动自行车充电电池的状态对负荷特征的影响...
【技术保护点】
1.一种电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，包括以下过程：
2.根据权利要求1所述的电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，基于模糊聚类模型对待处理家庭消耗数据进行聚类分析，提取电网侧充电负荷特征的具体过程为：初始化聚类数目，定义模糊成员度矩阵和聚类中心矩阵；迭代计算每个时间点的待处理家庭消耗数据的模糊成员度，并更新聚类中心；当满足迭代停止条件时，输出聚类中心作为电网侧充电负荷特征。
3.根据权利要求1所述的电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，基于层次聚类模型对充电电池状态数据进行聚类分析，提取充电电池负荷特征的具体过程为：对充电...
【技术特征摘要】
1.一种电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，包括以下过程：
2.根据权利要求1所述的电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，基于模糊聚类模型对待处理家庭消耗数据进行聚类分析，提取电网侧充电负荷特征的具体过程为：初始化聚类数目，定义模糊成员度矩阵和聚类中心矩阵；迭代计算每个时间点的待处理家庭消耗数据的模糊成员度，并更新聚类中心；当满足迭代停止条件时，输出聚类中心作为电网侧充电负荷特征。
3.根据权利要求1所述的电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，基于层次聚类模型对充电电池状态数据进行聚类分析，提取充电电池负荷特征的具体过程为：对充电电池状态数据进行预处理；采用凝聚的层次聚类算法对充电电池状态数据中的每个独立样本进行聚类，进而提取充电电池负荷特征。
4.根据权利要求3所述的电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，采用凝聚的层次聚类算法对充电电池状态数据中的每个独立样本进行聚类的具体过程为：将每个充电电池状态数据中的独立样本视为一个单独的聚类，在每次迭代中，计算所有聚类之间的距离，并将距离最近的两个聚类合并为一个新的聚类，重复迭代合并过程，直到满足停止条件。
5.根据权利要求3所述的电动自行车负荷特征的构建方法，其特征在于，提取充电电池负荷特征的过程为：判断不同聚类中充电电池状态数据的分布和特征，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭众孚，喻晖，贾东强，赵展，郝志刚，杜长军，杨洋，王程，赵喜邈，高高，郭文宇，张欣然，严冬，鲁杨飞，沈昊，孙玉树，唐西胜，宋爽，李福，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。