一种电动汽车充电量需求预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电动汽车与电网互动技术领域，具体提供了一种电动汽车充电量需求预测方法及装置，包括：获取与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素；基于所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素预测电动汽车在预测日的充电量需求；其中，所述充电量需求影响因素包括下述中的至少一种：气温、天气类型、类型日、电动汽车的起始SOC。本发明专利技术提供的技术方案能够预测出满足用户出行的充电电量，为充电运营商制定其有序充电计划提供输入参数。入参数。入参数。

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车充电量需求预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及电动汽车与电网互动
，具体涉及一种电动汽车充电量需求预测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电动汽车规模的不断增大，广域范围内，大量电动汽车无序充电情况下，夜间充电高峰负荷可能与夜间用电高峰负荷重合，加大电力系统的峰谷差。使用有序充电手段，在满足电动汽车充电需求的前提下，运用实际有效地经济或技术措施引导，控制电动汽车进行充电行为，包括充电启动、充电功率大小，能够实现对电网负荷曲线的削峰填谷，延缓电网扩容建设投资。
[0003]采用有序充电方式，需要较为准确地预测满足用户出行习惯与充电习惯的充电电量，以便安排合理的电动汽车充电计划。随着充电出行行业多平台数据的互联互通，电动汽车充电运营平台已经能够与车辆监控平台数据互通；或者对于车企充电运营商，本身就同时掌握车辆充电和出行数据。上述数据，为充电运营平台有效预测用户充电需求、制定有序充电计划奠定了基础。因此，为较为准确得掌握电动汽车用户充电电量需求，亟需一种电动汽车充电量需求预测方法。

技术实现思路

[0004]为了克服上述缺陷，本专利技术提出了一种电动汽车充电量需求预测方法及装置。
[0005]第一方面，提供一种电动汽车充电量需求预测方法，所述电动汽车充电量需求预测方法包括：
[0006]获取与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素；
[0007]基于所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素预测电动汽车在预测日的充电量需求；
[0008]其中，所述充电量需求影响因素包括下述中的至少一种：气温、天气类型、类型日、电动汽车的起始SOC。
[0009]优选的，所述获取与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素，包括：
[0010]基于电动汽车在预测日使用的充电桩与历史日使用的充电桩之间的相似度确定预测日与历史日的第一相似度；
[0011]基于预测日对应的充电量需求影响因素与历史日对应的充电量需求影响因素确定预测日与历史日的第二相似度；
[0012]基于电动汽车在预测日前预设时段的充电量与电动汽车在历史日日前预设时段的充电量确定预测日与历史日的第三相似度；
[0013]基于所述第一相似度、第二相似度和第三相似度确定与预测日相关的历史日，并得到与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素。
[0014]进一步的，所述预测日与历史日的第一相似度的计算式如下：
[0015]R1＝s*d
[0016]上式中，R1为预测日与历史日的第一相似度，s为电动汽车在预测日使用的充电桩与历史日使用的充电桩之间的相似度，d为电动汽车在预测日与充电桩联网充电的时间所处时段与在历史日与充电桩联网充电的时间所处时段之间的相似度；
[0017]其中，s＝1
‑
l/l0，d＝1
‑
n/n0，l为电动汽车在预测日使用的充电桩与历史日使用的充电桩之间的距离，l0为预设距离，n为电动汽车在预测日与充电桩联网充电的时间所处时段与在历史日与充电桩联网充电的时间所处时段之间相差的时段数，n0为一天内时段总数，l≤l0。
[0018]进一步的，所述预测日与历史日的第二相似度的计算式如下：
[0019][0020]上式中，R2为预测日与历史日的第二相似度，P为充电量需求影响因素总类数，r
p
为第p个充电量需求影响因素的权重系数，C
xp
为历史日对应的第p个充电量需求影响因素，C
0p
为预测日对应的第p个充电量需求影响因素。
[0021]进一步的，所述预测日与历史日的第三相似度的计算式如下：
[0022][0023]上式中，R3为预测日与历史日的第三相似度，Q0为电动汽车在预测日前预设时段内每天的充电量向量，Qk为电动汽车在历史日前预设时段内每天的充电量向量，Cov(Q0,Qk)为Q0和Qk的协方差，D(Q0)为Q0的标准差，D(Qk)为Qk的标准差。
[0024]进一步的，所述基于所述第一相似度、第二相似度和第三相似度确定与预测日相关的历史日，并得到与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素，包括：
[0025]基于所述第一相似度、第二相似度和第三相似度确定预测日与历史日的综合相似度；
[0026]将预测日与历史日的综合相似度超过阈值的历史日作为与预测日相关的历史日，并得到与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素。
[0027]进一步的，所述预测日与历史日的综合相似度的计算式如下：
[0028]R＝R2*(1+R1+R3)
[0029]上式中，R为预测日与历史日的综合相似度，R1为预测日与历史日的第一相似度，R2为预测日与历史日的第二相似度，R3为预测日与历史日的第三相似度。
[0030]优选的，所述基于所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素预测电动汽车在预测日的充电量需求，包括：
[0031]获取电动汽车在预测日的充电量需求影响因素；
[0032]将所述电动汽车在预测日的充电量需求影响因素输入至预先构建的机器学习模型，得到所述预先构建的机器学习模型输出的电动汽车在预测日的充电量需求；
[0033]其中，所述预先构建的机器学习模型采用所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素进行训练。
[0034]进一步的，所述预先构建的机器学习模型的训练过程包括：
[0035]将所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素作为初始机器学习模型的输入层训练数据，所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求作为初始机器学习模型的输出层训练数据，对初始机器学习模型进行训练，得到所述预先构建的机器学习模型。
[0036]第二方面，提供一种电动汽车充电量需求预测装置，所述电动汽车充电量需求预测装置包括：
[0037]获取模块，用于获取与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素；
[0038]预测模块，用于基于所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素预测电动汽车在预测日的充电量需求；
[0039]其中，所述充电量需求影响因素包括下述中的至少一种：气温、天气类型、类型日、电动汽车的起始SOC。
[0040]第三方面，提供一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；
[0041]所述处理器，用于存储一个或多个程序；
[0042]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现所述的电动汽车充电量需求预测方法。
[0043]第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现所述的电动汽车充电量需求预测方法。
[0044]本专利技术上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
[0045]本专利技术涉及电动汽车与电网互动
，具体提供了一种电动汽车充电量需求预测方法及装置，包括：获取与预测日相关的历史日对应的充电量需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电量需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素；基于所述与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素预测电动汽车在预测日的充电量需求；其中，所述充电量需求影响因素包括下述中的至少一种：气温、天气类型、类型日、电动汽车的起始SOC。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素，包括：基于电动汽车在预测日使用的充电桩与历史日使用的充电桩之间的相似度确定预测日与历史日的第一相似度；基于预测日对应的充电量需求影响因素与历史日对应的充电量需求影响因素确定预测日与历史日的第二相似度；基于电动汽车在预测日前预设时段的充电量与电动汽车在历史日日前预设时段的充电量确定预测日与历史日的第三相似度；基于所述第一相似度、第二相似度和第三相似度确定与预测日相关的历史日，并得到与预测日相关的历史日对应的充电量需求影响因素。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测日与历史日的第一相似度的计算式如下：R1＝s*d上式中，R1为预测日与历史日的第一相似度，s为电动汽车在预测日使用的充电桩与历史日使用的充电桩之间的相似度，d为电动汽车在预测日与充电桩联网充电的时间所处时段与在历史日与充电桩联网充电的时间所处时段之间的相似度；其中，s＝1
‑
l/l0，d＝1
‑
n/n0，l为电动汽车在预测日使用的充电桩与历史日使用的充电桩之间的距离，l0为预设距离，n为电动汽车在预测日与充电桩联网充电的时间所处时段与在历史日与充电桩联网充电的时间所处时段之间相差的时段数，n0为一天内时段总数，l≤l0。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测日与历史日的第二相似度的计算式如下：上式中，R2为预测日与历史日的第二相似度，P为充电量需求影响因素总类数，r
p
为第p个充电量需求影响因素的权重系数，C
xp
为历史日对应的第p个充电量需求影响因素，C
0p
为预测日对应的第p个充电量需求影响因素。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测日与历史日的第三相似度的计算式如下：
上式中，R3为预测日与历史日的第三相似度，Q0为电动汽车在预测日前预设时段内每天的充电量向量，Qk为电动汽车在历史日前预设时段内每天的充电量向量，Cov(Q0,Qk)为Q0和Qk的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓晴，赵荣生，王文，彭晓峰，杨烨，王凌飞，李帅华，仲宇璐，董晋阳，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：