【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于分布式供电，公开了一种住宅小区充电负荷模型的构造方法、记录媒体和系统。
技术介绍
1、随着新能源汽车的普及，小区内电动汽车充电设施的建设与合理规划成为亟待解决的问题。准确预测小区充电负荷，对于优化电力资源配置、保障电网稳定运行以及提升充电设施建设的经济性和可靠性具有重要意义。目前，小区充电负荷预测主要存在以下两种途径：
2、一方面，基于历史数据的小区充电负荷预测方法，通过收集小区以往各个时点的充电负荷数据，运用统计学分析、时间序列模型、机器学习算法等技术手段，挖掘充电负荷随时间变化的规律和趋势，进而对未来充电负荷进行预测。该方法依赖于大量且准确的历史数据，然而在实际应用中，可能存在数据缺失、数据质量不高的情况，例如部分时段的充电记录未完整采集，或采集的数据存在误差等，这会严重影响预测的准确性。此外，小区的人员结构、车辆保有量及用户充电行为习惯等因素可能随时间发生变化，如小区新入住大量居民、新能源汽车购买量突然增加、出台新的充电优惠政策导致用户充电时间改变等，基于历史数据的预测方法难以快速适应这些动态变化，无法及...
【技术保护点】
1.一种住宅小区充电负荷模型的构造方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种住宅小区充电负荷模型的构造方法，其特征在于，所述聚类包括：提取n天中每天不同时点数据的均值及最大值，并以坐标点的方式标记在以均值和最大值分别为横、纵坐标轴的坐标系上，求取不同点间的欧氏距离，根据欧氏距离判定各点归属的聚类簇。
3.根据权利要求2所述的一种住宅小区充电负荷模型的构造方法，其特征在于，根据欧氏距离判定各点归属的聚类簇包括以下步骤：预设邻域半径、邻簇距离及基础点数，将彼此间欧氏距离小于邻域半径的坐标点聚为一初类，以各初类中任一点为圆心，以邻...
【技术特征摘要】
1.一种住宅小区充电负荷模型的构造方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种住宅小区充电负荷模型的构造方法，其特征在于，所述聚类包括：提取n天中每天不同时点数据的均值及最大值，并以坐标点的方式标记在以均值和最大值分别为横、纵坐标轴的坐标系上，求取不同点间的欧氏距离，根据欧氏距离判定各点归属的聚类簇。
3.根据权利要求2所述的一种住宅小区充电负荷模型的构造方法，其特征在于，根据欧氏距离判定各点归属的聚类簇包括以下步骤：预设邻域半径、邻簇距离及基础点数，将彼此间欧氏距离小于邻域半径的坐标点聚为一初类，以各初类中任一点为圆心，以邻域半径画圈，圈内的点数超过基础点数的，则圈内所有点构成基础簇，任意两相邻基础簇中两点的欧氏距离小于邻簇距离的基础簇合并为一个聚类簇，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张顺，曾静，宋朝霞，李婷，王娜娜，彭勇，黄礼华，黄贻煜，别萱然，赵冲，杨超，唐金锐，
申请(专利权)人：中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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