申请/专利权人：江西电力职业技术学院;国家电网有限公司

申请日：2022-03-24

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN114707239B

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.07.22#实质审查的生效;2022.07.05#公开

摘要：本申请提供一种电能资源分配规划方法、装置和电子设备，通过构建整车仿真模型并基于增程器的能耗量和电池的欧姆损耗量构建目标函数，对目标函数进行优化得到最优控制变量。获取历史电压暂降数据，并选取关联分析的电压特征维度项并进行离散化处理，基于电压特征维度项确定强关联规则，基于整车需求和强关联规则设置参数阈值，基于参数阈值确定多个整车需求功率阈值，在基于车辆当前状态确定处于增程器启动区域时，根据整车需求功率判断所处的需求功率区间，基于所处的需求功率区间规划发电功率。如此，考虑电压暂降因素进行增程器和电池的资源合理分配，在保障对电池的保护的同时，提高增程器的效率，可适用于存在电压暂降场景下的电能资源规划。

主权项：1.一种电能资源分配规划方法，其特征在于，所述方法包括：构建整车仿真模型；基于增程器的能耗量和电池的欧姆损耗量构建目标函数，对所述目标函数进行迭代优化得到最优控制变量，所述最优控制变量包括整车需求功率；获取历史电压暂降数据，在所述历史电压暂降数据中选取关联分析的电压特征维度项并进行离散化处理；根据各离散化的电压特征维度项确定强关联规则，基于整车需求和强关联规则设置参数阈值，并基于参数阈值确定多个整车需求功率阈值；在基于车辆当前状态确定处于增程器启动区域时，根据所述整车需求功率阈值判断所述整车需求功率所处的需求功率区间，基于所处的需求功率区间规划发电功率；所述对所述目标函数进行迭代优化得到最优控制变量的步骤，包括：按时间顺序将决策问题分为多个阶段，基于所述目标函数进行逆向计算至初始状态，记录每个阶段计算得到的最优控制变量，完成由初始状态到结束状态的转移；所述基于所述目标函数进行逆向计算至初始状态，记录每个阶段计算得到的最优控制变量的步骤，包括：将所述目标函数中的状态变量、控制变量按时间域进行离散化，生成状态空间离散网格；从终止迭代步从后向前推导，求解各个迭代步下每个状态空间离散网格到终止状态下的状态空间离散网格的最佳累加目标函数值，并记录各个迭代步下各状态空间离散网格使得最佳累加目标函数值最小时的控制变量，直至推导到首次迭代步；从首次迭代步从前向后开始正向复原，得到最优控制轨迹，并得到最优控制变量；所述目标函数构建如下： 其中，L表示瞬时转移代价；SOCref为终止时SOC的目标值；SOCN为终止时SOC的实际值；α为电池SOC与预设值偏差的权重因子；为瞬时燃油消耗；Qfuel为汽车热值；R0为动力电池等效内阻；Ib为动力电池充放电电流；β为权重因子；PRE为输出功率；所述获取历史电压暂降数据，在所述历史电压暂降数据中选取关联分析的电压特征维度项并进行离散化处理的步骤，包括：获取历史电压暂降数据及关联的历史气候数据；以历史气候数据为聚类指标，对所述历史电压暂降数据进行聚类处理；在聚类处理后的历史电压暂降数据中选取关联分析的电压暂降特征维度项并进行离散化处理；所述根据各离散化的电压特征维度项确定强关联规则的步骤，包括：根据各离散化的电压特征维度项建立维度矩阵，以维度矩阵中的各个值作为候选项集；对各个值所在行中的统计值做累计得到最小支持度，将候选项集中支持度不符合最小支持度要求的候选项集剔除，得到频繁项集；删除所述维度矩阵中不包含频繁项集的行，得到更新的维度矩阵，对更新的维度矩阵中的频繁项集进行连接，得到更新的候选项集，再执行所述将候选项集中支持度不符合最小支持度要求的候选项集剔除得到频繁项集的步骤，直至无法产生更新的频繁项集时停止运算，得到最终频繁项集；基于所述最终频繁项集得到多个关联规则，并将其中置信度不小于最小置信度的关联规则确定为强关联规则；所述基于整车需求和强关联规则设置参数阈值的步骤，包括：在所述强关联规则表征多个因素中关联因素的个数小于或等于设定个数时，将基于整车需求考虑的多个参数的参数阈值设置为预设最低阈值，所述多个因素包括电压等级、发生区域、发生季节、星期和时间，所述基于整车需求考虑的多个参数包括功率、车速、电池SOC；在所述强关联规则表征多个因素中关联因素的个数大于所述设定个数时，将所述多个参数的参数阈值设置为预设最高阈值。

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