基于城市多源数据的充电站空间电量预测的方法与系统

    公开(公告)号:CN118261402B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410676262.3

    申请日:2024-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于城市多源数据的充电站空间电量预测的方法与系统,所述方法包括:获取涵盖目标区域交通、居住、企业、商业以及充电站运营数据的城市多源数据;对目标区域进行网格化处理,以网格为单位进行多维度特征计算,对计算得到的网格特征数据进行自适应异常值处理,形成以网格为单位的空间数据模型;采用空间数据模型中的特征数据,构建并优化日均充电量预测模型;采用优化后的预测模型对每个网格的日均充电量进行预测,预测结果形成充电需求的空间分布图,作为充电站空间电量预测结果。本发明考虑典型空间因素建立电量预测模型,可以更准确、更可靠地识别出不同地区的用电需求,为未来的充换电基础设施更新提供数据支持。

    一种基于负荷预测的配电网储能双层规划方法

    公开(公告)号:CN117057523A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202310730517.5

    申请日:2023-06-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于负荷预测的配电网储能双层规划方法,包括以下步骤:获取配电网的日负荷曲线;基于k‑means++聚类对日负荷曲线进行聚类分析,划分日负荷场景;针对不同的日负荷场景,分别提取输入特征的重要性值波动矩阵;建立BILSTM短期负荷预测模型,基于重要性值波动矩阵修正模型的输入特征,得到各个场景下的短期负荷预测结果;基于短期负荷预测结果,建立配电网储能规划双层模型,上层以储能年投资成本最小为目标,下层以配电网日运行成本最小为目标,引入二阶锥松弛转化模型非凸约束,采用双层优化算法求解配电网储能规划双层模型,实现配电网在储能规划中的最优经济性。与现有技术相比,本发明具有预测精度高、改善了电压波动等优点。

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