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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)上海市電力公司申請的專利一種配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120235324B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510727238.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)是由黃川;謝婧;李世龍;董力;朱勇杰;葉祺;皮志旋;孔祥君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法，屬于城市電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：依據(jù)區(qū)域內(nèi)的充電站坐標(biāo)集、充電站的歷史充電負(fù)荷和車輛位置數(shù)據(jù)，結(jié)合泰森多邊形法，計(jì)算計(jì)及時空分布的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；采用依據(jù)動態(tài)平均包絡(luò)和能量熵變化率的自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對預(yù)處理后的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)自適應(yīng)分解，分解后得到歷史充電站的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史充電站的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)，構(gòu)建CycleNet模型；將實(shí)際的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建的CycleNet模型進(jìn)行充電站的充電負(fù)荷預(yù)測，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷時空耦合特性精細(xì)化表征，提升非平穩(wěn)充電負(fù)荷信號的分量分解精確性，提升充電負(fù)荷預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法，其特征在于： 依據(jù)區(qū)域內(nèi)的充電站坐標(biāo)集、充電站的歷史充電負(fù)荷數(shù)據(jù)和區(qū)域內(nèi)的車輛位置數(shù)據(jù)，結(jié)合泰森多邊形法，計(jì)算計(jì)及時空分布的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括： 求解區(qū)域內(nèi)的充電站坐標(biāo)集中所有充電站對應(yīng)的泰森多邊形包括求解區(qū)域內(nèi)所有到充電站s i的距離小于等于到其他充電站距離的點(diǎn)的集合，得到所有充電站對應(yīng)的泰森多邊形；根據(jù)區(qū)域內(nèi)的車輛位置數(shù)據(jù)與求解的泰森多邊形疊加，得到每個泰森多邊形內(nèi)的車輛數(shù)；依據(jù)充電站的歷史充電負(fù)荷數(shù)據(jù)求解單車平均充電功率；根據(jù)每個泰森多邊形內(nèi)的車輛數(shù)和單車平均充電功率求解充電站的基準(zhǔn)負(fù)荷，將充電站的基準(zhǔn)負(fù)荷與時間權(quán)重相乘，求解得到計(jì)及時空分布的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)； 對計(jì)及時空分布的充電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)處理； 采用依據(jù)動態(tài)平均包絡(luò)和能量熵變化率的自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對預(yù)處理后的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)自適應(yīng)分解，分解后得到歷史充電站的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)，具體包括：依據(jù)預(yù)處理后的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)初始化殘余信號，檢測當(dāng)前殘余信號的極值并修正極值； 將充電樁在線率設(shè)置為修正后的極值的系數(shù)，對修正后的極值進(jìn)行B樣條包絡(luò)擬合，求解動態(tài)平均包絡(luò)； 將當(dāng)前殘余信號與動態(tài)平均包絡(luò)之差設(shè)置為候選分量，根據(jù)候選分量求解標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差和能量熵變化率； 將標(biāo)準(zhǔn)差閾值與能量熵變化率同時小于對應(yīng)設(shè)定閾值設(shè)置為停止準(zhǔn)則，若候選分量滿足停止準(zhǔn)則，以當(dāng)前候選分量設(shè)置為第n個IMF分量，否則，重新進(jìn)行動態(tài)包絡(luò)擬合，更新候選分量，重復(fù)步驟直至滿足停止準(zhǔn)則； 判斷殘余信號是否滿足單調(diào)函數(shù)，若不滿足，將重新生成的殘余信號返回并進(jìn)行殘余信號的循環(huán)分解，直至殘余信號滿足單調(diào)函數(shù)，終止分解，得到歷史充電站的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)； 根據(jù)歷史充電站的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)，構(gòu)建CycleNet模型； 將實(shí)際的充電負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建的CycleNet模型進(jìn)行充電站的充電負(fù)荷預(yù)測，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測。

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