基于多相关日场景生成的充电负荷区间预测方法

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摘要

本发明公开了基于多相关日场景生成的充电负荷区间预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、基于SR相关系数理论，分析待预测日与历史各日EV充电行为的日间相关性，构建多相关日场景集；步骤2、以多相关日场景集为基础，构建基于β‑VAE的EV充电负荷场景生成模型，生成海量充电场景；步骤3、在生成海量充电场景中筛选与待预测日的极强相关历史日间充电行为相关性强的场景，组成相似场景集；步骤4、根据相似场景集最后一日数据得到EV充电负荷区间预测结果。解决了现有基于模型驱动的预测方法中存在较多假设条件，使得EV充电行为的分析偏于主观的问题；获得覆盖率高、宽度窄的预测区间。

基本信息

专利标题：

基于多相关日场景生成的充电负荷区间预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111898822A

申请号：

CN202010750651.8

公开（公告）日：

2020-11-06

申请日：

2020-07-30

授权号：

CN111898822B

授权日：

2022-06-03

发明人：

黄南天刘德宝刘宇航蔡国伟胡乾坤姜雨晴陈庆珠赵文广高旭贺庆奎郭笑林

申请人：

东北电力大学

申请人地址：

吉林省吉林市船营区长春路169号

代理机构：

西安弘理专利事务所

代理人：

韩玙

优先权：

CN202010750651.8

主分类号：

G06Q10/04

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q50/06