基于用户出行时空分布特性的电动汽车充电负荷预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于用户出行时空分布特性的电动汽车充电负荷预测方法。首先利用Bass回归分析模型，预测了规划区电动汽车保有量。构建了融合道路类型、实时道路拥堵程度和区域连接关系的等效道路模型，并考虑不同类型日、不同出行时间、驻留时间和实时路况对用户出行的影响，采用Dijkstra路径寻优算法得到了用户出行最优路径和日出行链。此外，采用蒙特卡洛法得到多次充电负荷预测的结果，并利用非参数核密度估计和高斯拟合得到对应的充电负荷概率密度函数，概率最高的充电负荷即为对应的电动汽车充电负荷预测值。本发明能够有效的描述规划区内日充电负荷的具体分布范围，并取最大概率密度的充电负荷作为预测结果更接近实际。

基本信息

专利标题：

基于用户出行时空分布特性的电动汽车充电负荷预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111160639A

申请号：

CN201911332196.3

公开（公告）日：

2020-05-15

申请日：

2019-12-21

授权号：

CN111160639B

授权日：

2022-04-15

发明人：

罗平樊星驰程晟高慧敏

申请人：

杭州电子科技大学

申请人地址：

浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

代理机构：

杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

杨舟涛

优先权：

CN201911332196.3

主分类号：

G06Q10/04

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q50/06 G06F17/18