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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)山東省電力公司青島供電公司申請的專利一種電動(dòng)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：CN113988403B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202111241907.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)是由郭英雷;李延真;周超群;安樹懷;彭博;魏振;楊尚運(yùn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種電動(dòng)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：本公開公開的一種電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括：獲取系統(tǒng)中各電源輸出的有功功率；將各電源輸出的有功功率輸入構(gòu)建的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型中，獲取可接入的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷；其中，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型，以各電源初始投資、維護(hù)和運(yùn)行的綜合成本最小、系統(tǒng)功率平衡、各電源輸出有功功率的上下限和所有電動(dòng)汽車充電功率的上限為約束條件，以接入電動(dòng)汽車后等效負(fù)荷波動(dòng)最小為目標(biāo)構(gòu)建。保證電動(dòng)汽車接入時(shí)等效負(fù)荷的波動(dòng)最小。

本發(fā)明授權(quán)一種電動(dòng)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：1.一種電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法，其特征在于，包括： 獲取系統(tǒng)中各電源輸出的有功功率； 將各電源輸出的有功功率輸入構(gòu)建的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型中，獲取可接入的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷； 其中，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型，以各電源初始投資、維護(hù)和運(yùn)行的綜合成本最小、系統(tǒng)功率平衡、各電源輸出有功功率的上下限和所有電動(dòng)汽車充電功率的上限為約束條件，以接入電動(dòng)汽車后等效負(fù)荷波動(dòng)最小為目標(biāo)構(gòu)建； 構(gòu)建的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型為： 約束條件為： G分布式電源+G機(jī)組＝Peq G機(jī)組＝P常規(guī)負(fù)荷 其中，fp為系統(tǒng)負(fù)荷波動(dòng)，為常規(guī)發(fā)電機(jī)組電源有功功率，為各常規(guī)發(fā)電機(jī)組電源i發(fā)電費(fèi)用，和分別是常規(guī)機(jī)組電源的最大和最小有功功率，Peqi為i時(shí)刻的等效負(fù)荷；Pav為等效負(fù)荷的平均值，和分別是區(qū)域光伏功率最大有功功率和區(qū)域電動(dòng)汽車最大充電功率； 系統(tǒng)的功率平衡方程為G分布式電源+G機(jī)組＝L常規(guī)負(fù)荷+L充電負(fù)荷+L其他柔性負(fù)荷； 當(dāng)機(jī)組變電容量確定時(shí)，在不考慮分布式電源對負(fù)荷的削減作用時(shí)，通過調(diào)度電動(dòng)汽車負(fù)荷，確定能接入的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的大小，電動(dòng)汽車的最大充電功率根據(jù)區(qū)域內(nèi)母線所能接入的充換電站的最大充電功率Pmax和區(qū)域內(nèi)充電樁最大數(shù)量電動(dòng)汽車同時(shí)充電時(shí)的充電功率PEV確定； 其中，充電樁數(shù)量根據(jù)充電樁所處區(qū)域、建筑類別的配建指標(biāo)和建筑面積確定； 當(dāng)可接入的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷PEV全部作為可中斷負(fù)荷參與電網(wǎng)的調(diào)控，則電動(dòng)汽車全部在低谷時(shí)段進(jìn)行充電，則高峰負(fù)荷Peq＝P常規(guī)負(fù)荷；電動(dòng)汽車接入負(fù)荷大小由地區(qū)充電樁規(guī)劃數(shù)量、變壓器和線路容量、負(fù)載率、功率因數(shù)所決定，具體為： PEV＝n*P充*同時(shí)率 Pmax＝βSNcosθks-PH Pmax為10kV母線所能接入的充換電站的最大充電功率；β為變壓器的負(fù)載率；SN為變壓器容量；PH為該變壓器所帶常規(guī)負(fù)荷的有功功率；ks為用戶用電負(fù)荷的同時(shí)系數(shù)；cosθ為功率因數(shù)；n為區(qū)域充電樁數(shù)量，P 充為單臺電動(dòng)汽車的充電功率；為可接入的電動(dòng)汽車的最大充電功率； 將獲取的各電源輸出的有功功率輸入構(gòu)建的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型，進(jìn)行電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測時(shí)，還需要對電動(dòng)汽車接入時(shí)電網(wǎng)的等效負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，獲取等效負(fù)荷預(yù)測值； 獲取可接入的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的具體過程為： 將各電源輸出的有功功率輸入構(gòu)建的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型中，獲取允許的等效負(fù)荷； 將允許的等效負(fù)荷Peqi與電動(dòng)汽車接入時(shí)間段的等效負(fù)荷預(yù)測值做差，獲得可接入的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷； 獲取電動(dòng)汽車接入時(shí)間段的等效負(fù)荷預(yù)測值的具體過程為： 獲取電動(dòng)汽車接入時(shí)間段的平均溫度、平均濕度、節(jié)假日天數(shù)、所處區(qū)域的GDP增速、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、用電結(jié)構(gòu)和飽和負(fù)荷密度； 將電動(dòng)汽車接入時(shí)間段的平均溫度、平均濕度、節(jié)假日天數(shù)、所處區(qū)域的GDP增速、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、用電結(jié)構(gòu)和飽和負(fù)荷密度輸入訓(xùn)練好的等效負(fù)荷預(yù)測模型中，獲取電動(dòng)汽車充電時(shí)的等效負(fù)荷預(yù)測值； 等效負(fù)荷預(yù)測模型采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有多個(gè)隱含層的多層感知機(jī)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用混合訓(xùn)練方式，在逐層訓(xùn)練的過程中，在待訓(xùn)練的隱藏層的上面堆疊一層臨時(shí)輸出層，然后采用無監(jiān)督訓(xùn)練與有監(jiān)督訓(xùn)練相結(jié)合的混合訓(xùn)練方法對該層進(jìn)行訓(xùn)練，將無監(jiān)督訓(xùn)練過程的隱藏層權(quán)重的更新值與有監(jiān)督訓(xùn)練得到的更新值相加作為權(quán)重更新值，無監(jiān)督的訓(xùn)練采用徑向基函數(shù)，有監(jiān)督的訓(xùn)練采用sigmoid函數(shù)； 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程利用信號的正向和反向傳播來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，在正向傳播學(xué)習(xí)過程時(shí)，輸入信息經(jīng)輸入層之后，在隱含層學(xué)習(xí)訓(xùn)練再傳播到輸出層；在輸出層通過誤差變化值又逆向傳播，重新進(jìn)入隱含層學(xué)習(xí)，通過正向和反向的反復(fù)迭代，當(dāng)預(yù)測結(jié)果達(dá)到期望值時(shí)，將其結(jié)果輸出，最終完成學(xué)習(xí)訓(xùn)練； 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入為X，隱含層和輸出層的激活值計(jì)算公式為： vkx＝∑wkjujx+wk0 式中ujx表示隱含層中第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出，mj表示第j個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)的中心，||·||表示歐式范數(shù)，σj表示節(jié)點(diǎn)j的Gauss分布寬度；wkj和wk0分別代表網(wǎng)絡(luò)第k層的權(quán)重和偏置向量，ykx表示網(wǎng)絡(luò)的輸出；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播算法利用若干個(gè)權(quán)重系數(shù)矩陣W，偏置向量wk0來和輸入值向量x進(jìn)行非線性運(yùn)算和激活運(yùn)算，從輸入層開始，一層層的向后計(jì)算，一直到運(yùn)算到輸出層，得到輸出結(jié)果為止； 在輸入訓(xùn)練之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其處于同一數(shù)量級別，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂，最后再通過反歸一化處理得到真實(shí)的數(shù)值；具體為：歸一化方法使數(shù)據(jù)歸一化為[0,1]，公式為： 反歸一化為： xi＝xmax-xminyi+xmin 其中，xmax、xmin為訓(xùn)練樣本輸入量的最大、最小值，xi、yi為輸入樣本歸一化前后的值； 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程為： 獲取待預(yù)測時(shí)間段的歷史樣本數(shù)據(jù)； 將獲取的歷史樣本數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行部分有監(jiān)督訓(xùn)練，獲取訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 獲取的歷史樣本數(shù)據(jù)包括：待預(yù)測時(shí)間段的平均氣溫、平均濕度、節(jié)假日天數(shù)、區(qū)域的GDP增速、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、用電結(jié)構(gòu)和飽和負(fù)荷密度及對應(yīng)的等效負(fù)荷數(shù)據(jù)。

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