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公开(公告)号：CN112330025B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011229334.8
申请日：2020-11-06
申请人： 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司 , 燕山大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/12
摘要： 本发明提供一种用于城市电动汽车的时空充电负荷的预测方法，具体实施步骤为：首先，运用蒙特卡洛对电动家用车在交通道路网中不同出行链类别下的出行轨迹进行模拟，得到电动家用车的时空充电负荷；接着，根据电动出租车的运营需求和充电方式，运用蒙特卡洛得到电动出租车的充电负荷；然后，根据电动公交车的运营情况和充电策略，运用蒙特卡洛得到公交车的充电负荷；最后，采用BP网络拟合电动家用车、电动出租车和电动公交车的充电负荷与城市电动汽车时空充电负荷的非线性关系。本发明针对电动汽车的不同特点，运用蒙特卡洛模拟得到各类电动汽车的充电负荷，利用BP网络的非线性拟合得到城市电动汽车时空充电负荷，为充电桩规划与建设提供依据。
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公开(公告)号：CN112330025A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011229334.8
申请日：2020-11-06
申请人： 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司 , 燕山大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/12
摘要： 本发明提供一种用于城市电动汽车的时空充电负荷的预测方法，具体实施步骤为：首先，运用蒙特卡洛对电动家用车在交通道路网中不同出行链类别下的出行轨迹进行模拟，得到电动家用车的时空充电负荷；接着，根据电动出租车的运营需求和充电方式，运用蒙特卡洛得到电动出租车的充电负荷；然后，根据电动公交车的运营情况和充电策略，运用蒙特卡洛得到公交车的充电负荷；最后，采用BP网络拟合电动家用车、电动出租车和电动公交车的充电负荷与城市电动汽车时空充电负荷的非线性关系。本发明针对电动汽车的不同特点，运用蒙特卡洛模拟得到各类电动汽车的充电负荷，利用BP网络的非线性拟合得到城市电动汽车时空充电负荷，为充电桩规划与建设提供依据。
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公开(公告)号：CN108828459A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810938208.6
申请日：2018-08-17
申请人： 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/36 , G01R21/133
摘要： 本发明提出一种积灰条件下的光伏发电功率输出减少率测量装置及估计方法，所述装置由光线产生装置、光度计、光伏电池板、最大功率跟踪电路、最大功率跟踪MCU构成，可提供不同的光照强度并测量光伏电池板的最大功率，从而得到积灰条件下的光伏发电功率输出减少率；所述估计方法在构造大量气溶胶光学厚度累计值—相对湿度累计值—光照强度—光伏发电功率输出减少率的实际样本数据的基础上，利用和声神经网络建立光伏发电功率输出减少率的预测模型，并利用该模型进行积灰下的光伏发电功率输出减少率的估计。本发明能够解决光伏电池面板积灰浓度难以测量、对光伏发电的影响难以定量分析的问题，从而有助于提高光伏发电的预测精度。
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公开(公告)号：CN109060618A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810946791.5
申请日：2018-08-20
申请人： 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种光伏发电功率预测装置及方法，本发明涉及光伏发电技术领域，所述光伏发电功率预测装置包含PM10传感器、PM2.5传感器、湿度传感器、能见度传感器、温度传感器、RS232通信接口、单片机、电源电路、时钟电路、3G通信模块、FPGA芯片、FLASH芯片；所述功率预测方法在获取大量PM2.5浓度‑PM10浓度‑湿度‑能见度‑AOD的实际样本的基础上，利用BP神经网络方法对AOD进行预测，选取AOD与可降水量为主要变化参数，采用双波段大气辐射传输模型计算太阳直接辐射强度与散射辐射强度，进而预测出光伏电池板接收的总辐射强度，最终通过光电转换模型实现对光伏发电功率的准确、实时预测，预测光伏发电的输出功率，具有计算过程清晰，预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN112365041A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011229339.0
申请日：2020-11-06
申请人： 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司 , 燕山大学
摘要： 本发明提供一种基于系统动力学的城市电动汽车保有量的分类预测方法，其包括因素抓取、模块化建模和参数估计，具体实施步骤为：首先在预测目标区域内，通过德尔菲法对电动汽车保有量的相关因素进行抓取，筛选出与电动汽车保有量有关的影响因素；然后在步骤S1得到的客观边界内进行模块化建模，综合考虑EV第一因素、EV第二因素、EV第三因素、EV第四因素和分类预测模块这五个模块之间的关联关系；最后依据技术方案对步骤S2中五个模型内状态变量的初始值、常数值、表函数和影响因子等相关参变量估计赋值，进行参数估计。本发明通过有效获取目标城市EV保有量预测数据，为后期充电负荷预测和充电设施规划问题的针对性开展，提供有力数据支撑。
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