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申请/专利权人:深圳汇能新能源科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于时空特性的电动汽车充电负荷预测方法及系统,涉及电动汽车技术领域,该系统通过数据采集模块的综合数据收集与预处理,系统能够实时获取并存储充电数据、车辆数据、人口数据、交通数据和天气数据,形成全面的电动汽车充电数据集。时空特性分析模块结合时序分析算法和空间分析算法,分别计算出充电需求预测值P(t)和充电位置需求预测值P(x,y),而时空联合预测模块进一步整合这两类预测值,生成综合充电需求预测值P(x,y,t)。这种多层次、多维度的预测方法,大大提高了充电站选址的准确性和科学性,使得充电站布局能够更好地匹配实际充电需求,优化资源配置。
主权项:1.一种基于时空特性的电动汽车充电负荷预测系统,其特征在于:包括数据采集模块、时空特性分析模块、时空联合预测模块、选址评估模块和选址优化模块;所述数据采集模块用于设置集成API应用程序接口集,实时采集电动汽车充电数据集,并构建数据库进行存储,再对所存储的数据进行预处理;所述时空特性分析模块用于构建充电负荷预测模型,进行设置时序分析算法模型和空间分析算法模型,并依据采集到的电动汽车充电数据集进行计算获取充电需求预测值P(t)和充电位置需求预测值P(x,y);所述时空联合预测模块用于将所获取的充电需求预测值P(t)和充电位置需求预测值P(x,y),进行相关联计算分析综合充电需求预测值P(x,y,t);所述选址评估模块通过综合分析充电负荷需求,进行预设选址评估阈值F1与所获取的综合充电需求预测值P(x,y,t)进行初步对比评估,判断选址方案的合理性;所述选址优化模块用于在选址不合理情况下,进行构建充电站选址优化模型,设置目标函数U,并使用优化算法获取变异个体,并代入目标函数U中进行计算获取个体适应度值U(),同时设置运营阈值F2与求解后的目标函数U进行对比评估,确定充电站选址方案。
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