一种电动汽车用电需求预测方法、系统、存储介质及充电站与流程

技术特征：
1.一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过电动汽车的空间分布获取电动汽车起始充电时刻；通过电动汽车的时间分布获取电动汽车起始充电电量；根据所述起始充电电量和所述起始充电时刻，计算电动汽车所需的充电负荷。2.根据权利要求1所述的一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，所述“通过电动汽车的空间分布获取电动汽车起始充电时刻”具体包括以下步骤：s1:将区域内的电动汽车划分为有效的三种状态：在居民区、在路上和在办公区，当车主在工作日驾驶电动汽车出行时，任何电动汽车都会经历状态转移过程，所述电动汽车在停车状态下进行充电；s2:获取电动汽车的转移概率矩阵a，公式如下：p
n
＝p0·
a
n
，其中，n为状态转移的次数，p
n
为电动汽车处于各状态的概率分布向量，p0为电动汽车初始状态的概率分布向量，p0＝(x
10
，x
20
，x
30
)，x
10
，x
20
，x
30
分别为电动汽车最初分别处于“在居民区”、“在路上”和“在办公区”的概率值；s3:获取电动汽车从状态x
i
转变为状态x
j
的概率p
ij
，公式如下：s4:根据车辆处于的状态获取起始充电时刻，公式如下：p
ij
＝p{x
n
＝x
j
|x
n-1
＝x
i
}；其中，x
n
＝x
j
表示n时刻车辆处于x
j
状态，x
n-1
＝x
i
表示n-1时刻车辆处于x
i
状态。3.根据权利要求2所述的一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，所述“通过电动汽车的时间分布获取电动汽车起始充电电量”具体包括以下步骤：获取电动汽车的日行驶里程l；获取电动汽车的开始充电时间t；通过所述电动汽车的日行驶里程l和电动汽车的开始充电时间t得到电动汽车起始充电电量。4.根据权利要求3所述的一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，将所述电动汽车的日行驶里程l近似为对数正态分布，即l～lnn(μ
x
,σ
x2
),其概率密度函数为：其中，μ
x
为概率密度变量x的对数lnx的平均值，μ
x
＝3.20；σ
x
为上述概率密度函数变量x的对数lnx的标准差，σ
x
＝0.88。5.根据权利要求3所述的一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，将所述开始充电时间t近似服从正态分布，即t～n(μ
t
,σ
t2
)，其概率密度函数为：
其中，μ
t
为概率密度变量t的对数lnt的平均值，μ
t
＝17.6；σ
t
为上述概率密度函数变量t的对数lnt的标准差，σ
t
＝3.4。6.根据权利要求2所述的一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，s1中，所述状态转移过程为:早上，预期车辆停在家中，行驶一段时间到达办公区，即通过道路将“在居民区”的状态转变为“在办公区”；中午，预期车辆处于“在办公区”状态；傍晚，车主驾车回家，即车辆通过道路将“在办公区”状态转变为“在居民区”的状态；夜晚，预期车辆处于“在居民区”状态。7.根据权利要求1所述的一种电动汽车用电需求预测方法，其特征在于，输入系统参数，包括车辆数量，各种类型车辆的电池容量，充电功率；对于充电模式，可以选择两种，包括常规充电和快速充电；对于常规充电，选取起始充电电量，接着计算充电时长，确定起始充电时刻；对于快速充电，在给定时间段内选择起始充电时刻，计算限时充电时间长度，之后选取起始充电电量，计算充电持续时间；之后对两种模式的负荷进行累加，判断是否达到不同类型车辆的样本数，当没有达到时，继续返回累加；当达到时，判断是否收敛，如果不收敛，从0重新计算；如果收敛，计算结束，输出电动汽车所需的充电负荷。8.一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，包括起始充电时刻计算模块：获取电动汽车起始充电时刻；起始充电电量计算模块：获取电动汽车起始充电电量；充电负荷计算模块：根据所述起始充电电量和所述起始充电时刻，计算电动汽车所需的充电负荷。9.根据权利要求8所述的一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，所述“获取电动汽车起始充电时刻”具体为：s1:将区域内的电动汽车划分为有效的三种状态：在居民区、在路上和在办公区，当车主在工作日驾驶电动汽车出行时，任何电动汽车都会经历状态转移过程，所述电动汽车在停车状态下进行充电；s2:获取电动汽车的转移概率矩阵a，公式如下：p
n
＝p0·
a
n
，其中，n为状态转移的次数，p
n
为电动汽车处于各状态的概率分布向量，p0为电动汽车初始状态的概率分布向量，p0＝(x
10
，x
20
，x
30
)，x
10
，x
20
，x
30
分别为电动汽车最初分别处于“在居民区”、“在路上”和“在办公区”的概率值；s3:获取电动汽车从状态x
i
转变为状态x
j
的概率p
ij
，公式如下：
s4:根据车辆处于的状态获取起始充电时刻，公式如下：p
ij
＝p{x
n
＝x
j
|x
n-1
＝x
i
}；其中，x
n
＝x
j
表示n时刻车辆处于x
j
状态，x
n-1
＝x
i
表示n-1时刻车辆处于x
i
状态。10.根据权利要求8所述的一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，所述“获取电动汽车起始充电电量”具体为：获取电动汽车的日行驶里程l；获取电动汽车的开始充电时间t；通过所述电动汽车的日行驶里程l和电动汽车的开始充电时间t得到电动汽车起始充电电量。11.根据权利要求10所述的一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，将所述电动汽车的日行驶里程l近似为对数正态分布，即l～lnn(μ
x
,σ
x2
),其概率密度函数为：其中，μ
x
为概率密度变量x的对数lnx的平均值，μ
x
＝3.20；σ
x
为上述概率密度函数变量x的对数lnx的标准差，σ
x
＝0.88。12.根据权利要求10所述的一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，将开始充电时间t近似服从正态分布，即t～n(μ
t
,σ
t2
)，其概率密度函数为：其中，μ
t
为概率密度变量t的对数lnt的平均值，μ
t
＝17.6；σ
t
为上述概率密度函数变量t的对数lnt的标准差，σ
t
＝3.4。13.根据权利要求9所述的一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，s1中，所述状态转移过程为:早上，预期车辆停在家中，行驶一段时间到达办公区，即通过道路将“在居民区”的状态转变为“在办公区”；中午，预期车辆处于“在办公区”状态；傍晚，车主驾车回家，即车辆通过道路将“在办公区”状态转变为“在居民区”的状态；夜晚，预期车辆处于“在居民区”状态。14.根据权利要求8所述的一种电动汽车用电需求预测系统，其特征在于，输入系统参数，包括车辆数量，各种类型车辆的电池容量，充电功率；对于充电模式，可以选择两种，包括常规充电和快速充电；对于常规充电，选取起始充电电量，接着计算充电时长，确定起始充电时刻；对于快速充电，在给定时间段内选择起始充电时刻，计算限时充电时间长度，之
后选取起始充电电量，计算充电持续时间；之后对两种模式的负荷进行累加，判断是否达到不同类型车辆的样本数，当没有达到时，继续返回累加；当达到时，判断是否收敛，如果不收敛，从0重新计算；如果收敛，计算结束，输出电动汽车所需的充电负荷。15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-7中任一项所述一种电动汽车用电需求预测方法或权利要求8-13中任一项所述一种电动汽车用电需求预测系统。16.一种充电站，其特征在于，包括权利要求1-7中任一项所述一种电动汽车用电需求预测方法或权利要求8-13中任一项所述一种电动汽车用电需求预测系统。

技术总结
本发明公开了一种电动汽车用电需求预测方法、系统、存储介质及充电站。所述方法包括以下步骤：通过电动汽车的空间分布获取电动汽车起始充电时刻；通过电动汽车的时间分布获取电动汽车起始充电电量；根据所述起始充电电量和所述起始充电时刻，计算电动汽车所需的充电负荷。本发明的有益效果在于：通过电动汽车的空间分布规律和电动汽车的时间分布规律，得到起始充电时刻和起始充电电量，以此计算得到电动汽车负荷所需电量，进行预测，有助于电网提前安排和规划，避免电网因大规模电动汽车接入充电而崩溃。电而崩溃。电而崩溃。


技术研发人员：董新生 张峰 黄颉 周杰
受保护的技术使用者：国网智慧能源交通技术创新中心（苏州）有限公司
技术研发日：2022.06.15
技术公布日：2022/8/16