[發明專利]一種基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法在審
| 申請號: | 201510473999.6 | 申請日: | 2015-08-05 |
| 公開(公告)號: | CN105160418A | 公開(公告)日: | 2015-12-16 |
| 發明(設計)人: | 惠琪;趙翔;呂曉榮;耿群鋒;戴敏;夏華;張衛國 | 申請(專利權)人: | 國家電網公司;國電南瑞科技股份有限公司;國網山東省電力公司電力科學研究院;國電南瑞南京控制系統有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 張弛 |
| 地址: | 江蘇省南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 電動 乘用車 應用 特征 充電 分布 預測 方法 | ||
技術領域
本發明屬于電動乘用車充電管理技術,具體涉及一種基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法。
背景技術
本發明涉及到插電式電動乘用車所需離散分布的電動乘用車充電設施統一管理方法,保障電動乘用車可靠、靈活充電,同時滿足電網負荷調節特性需求。電動乘用車是指以車載動力電源為動力源,使用電動機驅動車輛行駛,同時完全符合道路交通法規的各項要求車輛。由于石油能源的日益減少,電動乘用車的使用成為汽車市場的一個熱點,將逐漸取代內燃機動力的傳統汽車。
電動乘用車是由電動機驅動車輛行駛,由車載儲能裝置(蓄電池)或氫氧發電裝置(燃料電池)提供電能的車輛。電動乘用車應用的類型主要包括電動轎車、電動客車(公交車)、電動工程車輛、電動專用車輛、電動摩托車、電動場地車、電動游覽車以及電動三輪四輪商用車等。按照目前技術的發展方向或者車輛驅動原理,電動乘用車主要分純電動乘用車、燃料電池電動乘用車和混合動力電動乘用車三種。
近年來,隨著能源價格的不斷攀升,以及電動汽車相關技術的不斷發展,世界諸多國家建立了能夠為電動乘用車提供便捷充電服務的智能電網。同時,世界各大汽車廠商紛紛推出新型電動乘用車,各國政府也推出各項政策以支持電動乘用車產業的發展。根據PIKEResearch的一項最新報告預測,至2016年,世界插電式電動乘用車(PEV,含插電式混合動力汽車和純電動乘用車)總體銷量將達到320萬輛,其中中國總銷量將達到88.8萬輛,規模居世界第一。美國重點發展插電式混合動力汽車和純電動乘用車,出臺各項措施支持動力電池、關鍵零部件的研發和生產,提出政府采購計劃和消費者購車補貼政策,支持充電基礎設施建設,計劃到2015年普及100萬輛插電式混合動力電動乘用車。發展電動乘用車也是歐盟經濟復興計劃的重要組成部分,積極研制和推廣電動乘用車,預計2020年歐洲將有500萬輛電動乘用車上路。日本在電動乘用車的研制和推廣方面,政府對購買純電動乘用車、插電式混合動力汽車等環保車的消費者給予補貼。
面對能源和環境的壓力,發展電動汽車,推進低碳型交通,是中國及世界主要發達國家政府關注的熱點,各國均加大了對電動汽車的政策扶持力度。可以預計,未來將有大量電動汽車充電負荷接入電網。然而,作為可以移動的負荷,大規模電動汽車在時間和空間上的無序充電行為不僅會出現電力負荷“峰上加峰”的現象,加大電網峰谷差,而且有可能造成電網局部過負荷、線路擁塞等問題,給電網的穩定運行帶來影響。電動乘用車的規模化應用將給充電設施建設和電網運行帶來新的挑戰。電網基本沒有存儲(除了部分抽水蓄能)能力,因此發電和輸電必須設法匹配用電負荷的波動。隨著研發投入不斷增大和關鍵技術的突破,未來我國將進入電動乘用車尤其是電動乘用車快速發展時期,形成電動乘用車的規模化應用后,這將對充電設施發展和電網運行帶來新的挑戰:(1)引發新的負荷增長,進一步增大電網峰谷差;(2)產生大量充電設施建設需求,對電網升級改造和規劃建設提出更高要求;(3)充電需求具有隨機性和分散性特點,加大配電網運行管理難度。大規模電動乘用車充電時的波動對配電網有明顯的影響,因此配電網會對充電系統或充電設施的進行負荷分配和限制。在智能電網背景下,對電動乘用車充電實施智能管理,可避免電動乘用車充電需求對電網造成的不利影響,并提高電網的運行效率。電動乘用車充電控制需要考慮電網負荷的分配限制。
因此,需要一種新的技術方案以克服現有技術中存在的問題。
發明內容
本發明目的是根據插電式電動乘用車運行特征預測電動乘用車充電分布規律,提供一種電動乘用車充電分布預測方法,用于為充電服務運營、充電設施建設以及配電網規劃解決電動乘用車充電無序分布問題,為有效節省投資浪費與合理化資源配置提供參考依據。
為解決上述技術問題,本發明通過以下技術方案實現:
一種基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法,包括以下步驟:
A、分析電動乘用車應用特征,包括電動乘用車出行行為特征;日均行駛里程;行駛應用時間;停靠充電時間;停靠充電區位;電動乘用車應用分擔率;
B、提取電動乘用車應用狀態特征向量,并建立充電分布影響因素權重體系,總權重為1;
C、采用粒子群優化算法建立電動乘用車應用特征模型,并根據電動乘用車應用特征求解充電行為時間表達式及空間表達式;
D、以其微觀應用時間與空間節點為對象,擬合出充電行為宏觀規律特性。
與現有技術相比,本發明的有益效果在于:
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