CN114580194A - 一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统 - Google Patents

一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114580194A
CN114580194A CN202210259975.0A CN202210259975A CN114580194A CN 114580194 A CN114580194 A CN 114580194A CN 202210259975 A CN202210259975 A CN 202210259975A CN 114580194 A CN114580194 A CN 114580194A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electric automobile
information
road
road area
load
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210259975.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114580194B (zh
Inventor
赵家庆
庄卫金
田江
潘玲玲
耿建
吕洋
赵奇
黄学良
闪鑫
丁宏恩
张鸿
李峰
霍雪松
潘加佳
吴海伟
李春
王若晨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Southeast University
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
State Grid Electric Power Research Institute
Suzhou Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Southeast University
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
State Grid Electric Power Research Institute
Suzhou Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Southeast University, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd, State Grid Electric Power Research Institute, Suzhou Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202210259975.0A priority Critical patent/CN114580194B/zh
Publication of CN114580194A publication Critical patent/CN114580194A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114580194B publication Critical patent/CN114580194B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • H02J3/322—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means the battery being on-board an electric or hybrid vehicle, e.g. vehicle to grid arrangements [V2G], power aggregation, use of the battery for network load balancing, coordinated or cooperative battery charging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/04—Power grid distribution networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

一种规模化电动汽车接入负荷边界方法和系统，用于对不同道路区域的负荷边界进行调整，该方法包括如下步骤：确定道路区域的功能信息，功能信息包括：居民区、工业区与商业区；获取道路区域的配网数据，包括：电压信息与变压器整体负载率；根据道路区域的功能信息，对道路区域在不同时间下的变压器整体负载率调整为；获取道路区域的电动汽车状态，包括：驻留电动汽车数量、车流量信息、平均时速；根据道路区域的电动汽车状态与配网数据，对道路区域的变压器整体负载率再次调整为。本发明解决了规模化电动汽车接入下重要信息残缺，缺乏安全边界量化手段无法有效告警的难题。

Description

一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统
技术领域
本发明属于电力新能源接入管理技术领域，更具体的，涉及一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统。
背景技术
随着国家“双碳”政策的推进，电动汽车的推广应用能够有效缓解传统燃油车辆尾气碳排放的问题，但电动汽车数量的规模化增长引起的充电负荷将给区域配电网的供电能力和运行安全性带来挑战，用户充电行为及电网影响分析成为配电网运行和管理中的一个重要研究领域。
近年来，随着海量充电桩信息的接入监测，负荷预测模型的成熟和有序充电的推广，有效的量化了规模化电动汽车接入对配电网的影响，保证了电力相关部门需求侧管理的需求。
但此类监测分析仍然有以下缺点：
1、规模化电动汽车充电行为与配电网各独立区域功能信息息息相关，需考虑不同属性的区域电量负荷峰谷。
2、规模化电动汽车充电行为与配电网各独立区间的电动汽车车辆数据息息相关，而这些数据无法从传统电力数据中有效提取。
3、无法量化独立配电网区域的负荷安全边界，进而无法有效进行告警。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，解决规模化电动汽车接入下重要信息残缺，缺乏安全边界量化手段无法有效告警的难题，进而提出一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统。
本发明采用如下的技术方案。
一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，用于对不同道路区域的负荷边界进行调整，其中，负荷边界包括：变压器整体负载率，该方法包括如下步骤：
步骤1，确定道路区域的功能信息，功能信息包括：居民区、工业区与商业区；
步骤2，获取道路区域的配网数据，包括：电压信息Ui与变压器整体负载率μi；
步骤3，根据道路区域的功能信息，对道路区域在不同时间下的变压器整体负载率调整为μi′；
步骤4，获取道路区域的电动汽车状态，包括：驻留电动汽车数量ci、车流量信息di、平均时速vi；
步骤5，根据道路区域的电动汽车状态与配网数据，对道路区域的变压器整体负载率再次调整为μi″；
步骤6，若变压器整体负载率超出预设阈值，进行预计过负荷预警。
进一步的，步骤1具体包括：
根据政府行政规划下的区间划分，确定道路区域的功能信息。
进一步的，步骤1具体包括：
根据配电网规划下的区间划分，确定道路区域的功能信息。
进一步的，步骤3具体包括：
步骤31：北京时间6点至北京时间9点，北京时间16点至北京时间23点，功能信息为居民区的道路区间的变压器整体负载率μi增加30％；
步骤32：北京时间9点至北京时间18点，功能信息为工业区的道路区间的变压器整体负载率μi增加30％；
步骤33：北京时间11点至北京时间21点，功能信息为商业区的道路区间的变压器整体负载率μi增加30％。
进一步的，步骤4具体包括：
步骤41，根据道路区域安装的流量摄像头，识别并记录电动汽车信息；
步骤42，通过图像学习，根据电动汽车信息，计算出道路区域的车流量信息di、平均时速vi以及车流方向；
步骤43，根据车流方向，获取道路区域的驻留电动汽车数量ci。
进一步的，步骤41还包括：
根据车牌的颜色与车牌号，识别汽车是否为电动汽车；
若为电动汽车，记录所述电动汽车信息。
进一步的，道路区域包括：第一道路区域与第二道路区域，第二道路区域为第一道路区域按照所述车流方向必定经过的多个道路区域，进而步骤43具体包括：
驻留电动汽车数量ci为单位时间内记录在第一道路区域且未记录在第二道路区域的电动汽车数量。
进一步的，步骤5具体包括：
Figure BDA0003550395680000031
其中，
Figure BDA0003550395680000032
是电动汽车平均电池容量，t是电动汽车充电至防过充机制启动的时间，α是驻留电动汽车充电期望概率，β是电动汽车停车且进行充电的期望概率。
进一步的，α是0.4，β是0.08。
一种规模化电动汽车接入负荷边界系统，包括：路况数据信息模块、配网数据信息模块、城市区域功能信息模块和负荷边界计算模块；
路况数据信息模块用于获取道路区域的电动汽车状态；
配网数据信息模块用于获取道路区域的配网数据；
城市区域功能信息模块用于获取道路区域的功能信息；
负荷边界计算模块用于计算变压器整体负载率μi。
进一步的，路况数据信息模块包括：车牌类型比对模块、车流量信息模块和道路区间数据归集模块；
车牌类型比对模块用于判断汽车是否为电动汽车；
车流量信息模块连接某个道路区间内的多个流量摄像头，通过图像学习获取摄像头捕获的该道路区间内的车流量信息di；
道路区间数据归集模块用于记录所有道路区域的电动汽车信息与电动汽车状态。
进一步的，配网数据信息模块包括：区间电压监测模块和区间负载监测模块；
区间电压监测模块用于获取电压信息Ui；
区间负载监测模块用于获取变压器整体负载率μi。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
该车网数据融合下的规模化电动汽车接入负荷边界方法，具备路况数据信息模块、配网数据信息模块、城市区域功能信息模块和负荷边界计算模块，通过融合车网数据，整合配电网电压负荷数据、区间属性数据、电动汽车数据，建立配电网各独立区间的负荷边界模型，解决了规模化电动汽车接入下重要信息残缺，缺乏安全边界量化手段无法有效告警的难题。
附图说明
图1为本发明的模块架构流程示意图。
图2为本发明的负荷边界方法步骤示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1-2所示，一种规模化电动汽车接入负荷边界系统，包括路况数据信息模块、配网数据信息模块、城市区域功能信息模块、负荷边界计算模块。
路况数据信息模块包括车牌类型比对模块、车流量信息模块、道路区间数据归集模块。
配网数据信息模块包括区间电压监测模块和区间负载监测模块。
路况数据信息模块及配网数据信息模块在每个道路区间内均有部署。具体区间大小可以按照政府行政规划下的区间划分，也可以按照配电网规划下的区间划分。
车牌类型比对模块连接被选中的道路区间内的多个流量摄像头，通过图像学习获取摄像头捕获的车牌信息数据来获取该车牌是否为新能源车牌，如识别新能源车牌的颜色及号码段特征，并进一步计算道路区间内的电动汽车的数量，进而确定驻留电动汽车数量ci，并将单位时间内的电动汽车车牌信息传递给该道路区间内的道路区间数据归集模块。
车流量信息模块连接某个道路区间内的多个流量摄像头，通过图像学习获取摄像头捕获的该道路区间内的车流量信息di、平均时速vi和道路区间的车流方向。其中，车流量信息di是固定距离下的电动汽车数量，平均时速vi可以根据负荷边界预警的监控颗粒度来决定，如负荷边界预警的监控颗粒度是15分钟，那么平均时速vi的时间也可以选择15分钟，即15分钟内车流行进了多少米。
道路区间数据归集模块可以获取来自车牌类型比对模块传递来的某个道路区间内的电动汽车车牌信息，还可以获取与该道路区间连接的各个区间的车牌类型比对模块传递来的电动汽车车牌信息，同时计算各个车流方向的电动汽车车牌信息差别，即：如果某个电动汽车车牌信息在车流方向的下一个区间内不存在，则将该信息记录下来，并计算整理单位时间内的所有此类信息，即单位时间内该区域的驻留电动汽车数量ci。
道路区间数据归集模块会将路况数据，也就是驻留电动汽车数量ci、车流量信息di、平均时速vi传递给所述负荷边界计算模块。
区间电压监测模块获取某个道路区间的配网数据中的电压信息Ui，并将该信息传递给所述负荷边界计算模块。
区间负载监测模块获取某个道路区间的配网数据中的变压器整体负载率μi，并将该信息传递给所述负荷边界计算模块。
城市区域功能信息模块负责获取区域功能信息，功能类型包括居民区、商业区、工业区，并将该信息传递给所述负荷边界计算模块。
负荷边界计算模块会获取某个道路区间的路况数据、配网数据及区域功能数据，随后经过3个步骤来完成计算：
步骤1：根据当前时间和所述城市区域功能信息模块获取的区域功能信息，扩大区域负荷边界范围，步骤1完成后的某个道路区间的变压器整体负载率为μi′，步骤1具体可以是：
步骤1-1：北京时间6点至北京时间9点，北京时间16点至北京时间23点，居民区负荷边界范围在所述区间负载监测模块获取的某个道路区间的变压器整体负载率μi的基础上增加30％；
步骤1-2：北京时间9点至北京时间18点，工业区负荷边界范围在所述区间负载监测模块获取的某个道路区间的变压器整体负载率μi的基础上增加30％；
步骤1-3：北京时间11点至北京时间21点，商业区负荷边界范围在所述区间负载监测模块获取的某个道路区间的变压器整体负载率μi的基础上增加30％；
步骤2：根据所述车流量信息模块获取的平均时速vi、车流量信息di和所述道路区间数据归集模块获取的驻留电动汽车数量ci，
其中，已驻留电动汽车会存在充电的可能性，而车流量信息和车流的平均时速可以得出单位时间内有行驶了多少辆车，那么这些车中的一部分会存在停车充电的可能性。
在步骤1的结果下继续扩大区域负荷边界范围，步骤2完成后的某个道路区间的变压器整体负载率为μi″，其中，
Figure BDA0003550395680000061
式(1)中，
Figure BDA0003550395680000062
是电动汽车平均电池容量，t是电动汽车充电至防过充机制启动的时间，α是驻留电动汽车充电期望概率，β是电动汽车停车且进行充电的期望概率；
其中α可以在0-1之间设置，一般设置成0.4，即40％的驻留电动汽车会进行充电；
β可以在0-1之间设置，一般设置成0.08，即8％的电动汽车会停车且进行充电；
上述两个期望值可根据实际情况进行修改。
步骤3：根据某个道路区间的变压器整体负载率规划设计，判断μi″是否超出预设的阈值，如果超出阙值，则给出预计过负荷预警。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，用于对不同道路区域的负荷边界进行调整，其中，负荷边界包括：变压器整体负载率，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1，确定道路区域的功能信息，功能信息包括：居民区、工业区与商业区；
步骤2，获取道路区域的配网数据，包括：电压信息Ui与变压器整体负载率μi；
步骤3，根据道路区域的功能信息，对所述道路区域在不同时间下的变压器整体负载率调整为μi'；
步骤4，获取道路区域的电动汽车状态，包括：驻留电动汽车数量ci、车流量信息di、平均时速vi；
步骤5，根据道路区域的电动汽车状态与配网数据，对所述道路区域的变压器整体负载率再次调整为μi”；
步骤6，若变压器整体负载率超出预设阈值，进行预计过负荷预警。
2.根据权利要求1所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
根据政府行政规划下的区间划分，确定道路区域的功能信息。
3.根据权利要求1所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
根据配电网规划下的区间划分，确定道路区域的功能信息。
4.根据权利要求1所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
步骤31：北京时间6点至北京时间9点，北京时间16点至北京时间23点，功能信息为居民区的道路区间的变压器整体负载率μi增加30％；
步骤32：北京时间9点至北京时间18点，功能信息为工业区的道路区间的变压器整体负载率μi增加30％；
步骤33：北京时间11点至北京时间21点，功能信息为商业区的道路区间的变压器整体负载率μi增加30％。
5.根据权利要求1所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：
步骤41，根据道路区域安装的流量摄像头，识别并记录电动汽车信息；
步骤42，通过图像学习，根据电动汽车信息，计算出道路区域的车流量信息di、平均时速vi以及车流方向；
步骤43，根据车流方向，获取道路区域的驻留电动汽车数量ci。
6.根据权利要求5所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，所述步骤41还包括：
根据车牌的颜色与车牌号，识别汽车是否为电动汽车；
若为电动汽车，记录所述电动汽车信息。
7.根据权利要求5所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其中，道路区域包括：第一道路区域与第二道路区域，第二道路区域为第一道路区域按照所述车流方向必定经过的多个道路区域，其特征在于，所述步骤43具体包括：
所述驻留电动汽车数量ci为单位时间内记录在第一道路区域且未记录在第二道路区域的电动汽车数量。
8.根据权利要求1所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
Figure FDA0003550395670000021
其中，
Figure FDA0003550395670000022
是电动汽车平均电池容量，t是电动汽车充电至防过充机制启动的时间，α是驻留电动汽车充电期望概率，β是电动汽车停车且进行充电的期望概率。
9.根据权利要求8所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界方法，其特征在于，α是0.4，β是0.08。
10.一种规模化电动汽车接入负荷边界系统，其特征在于，所述系统包括：路况数据信息模块、配网数据信息模块、城市区域功能信息模块和负荷边界计算模块；
路况数据信息模块用于获取道路区域的电动汽车状态；
配网数据信息模块用于获取道路区域的配网数据；
城市区域功能信息模块用于获取道路区域的功能信息；
负荷边界计算模块用于计算变压器整体负载率μi。
11.根据权利要求10所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界系统，其特征在于，所述路况数据信息模块包括：车牌类型比对模块、车流量信息模块和道路区间数据归集模块；
车牌类型比对模块用于判断汽车是否为电动汽车；
车流量信息模块连接某个道路区间内的多个流量摄像头，通过图像学习获取摄像头捕获的该道路区间内的车流量信息di；
道路区间数据归集模块用于记录所有道路区域的电动汽车信息与电动汽车状态。
12.根据权利要求10所述的一种规模化电动汽车接入负荷边界系统，其特征在于，所述配网数据信息模块包括：区间电压监测模块和区间负载监测模块；
区间电压监测模块用于获取电压信息Ui；
区间负载监测模块用于获取变压器整体负载率μi。
CN202210259975.0A 2022-03-16 2022-03-16 一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统 Active CN114580194B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210259975.0A CN114580194B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210259975.0A CN114580194B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114580194A true CN114580194A (zh) 2022-06-03
CN114580194B CN114580194B (zh) 2024-03-29

Family

ID=81775512

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210259975.0A Active CN114580194B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114580194B (zh)

Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130048413A (ko) * 2011-11-02 2013-05-10 한국에너지기술연구원 전기자동차의 지능형 충전 관리 방법 및 장치
US20140236513A1 (en) * 2011-09-22 2014-08-21 Jun Xiao Region-based security evaluation method for the electric power distribution system
CN107067110A (zh) * 2017-04-14 2017-08-18 天津大学 车‑路‑网模式下电动汽车充电负荷时空预测方法
CN108510128A (zh) * 2018-04-11 2018-09-07 华南理工大学广州学院 一种区域电动汽车充电负荷时空分布预测方法
CN108981736A (zh) * 2018-05-28 2018-12-11 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种基于用户出行规律的电动汽车充电路径优化方法
CN109214095A (zh) * 2018-09-13 2019-01-15 云南民族大学 电动汽车充放电多目标优化调度方法
CN109711870A (zh) * 2018-12-13 2019-05-03 江苏中科瀚星数据科技有限公司 一种居民区电动汽车充电负载预测与配置方法
CN109768562A (zh) * 2019-01-17 2019-05-17 南京理工大学 一种电动汽车充电站功率协调控制方法
CN109934403A (zh) * 2019-03-12 2019-06-25 浙江大学 基于数学模型的电动汽车居民区域充电负荷分析预测方法
US20190353690A1 (en) * 2018-05-15 2019-11-21 Tata Consultancy Services Limited Method and system providing temporal-spatial prediction of load demand
CN111682567A (zh) * 2020-04-30 2020-09-18 浙江工业大学 一种基于模糊控制技术考虑用户评价的有序充放电控制方法
US20200320873A1 (en) * 2018-11-28 2020-10-08 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for determining traffic information of a region
CN111932908A (zh) * 2020-08-05 2020-11-13 浙江工业大学 一种基于深度学习的转向比及车流量统计方法
CN112330025A (zh) * 2020-11-06 2021-02-05 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 用于城市电动汽车的时空充电负荷的预测方法
CN112364293A (zh) * 2020-10-14 2021-02-12 国电南瑞南京控制系统有限公司 考虑城市职能区的电动汽车所需充电量预测方法和装置
CN112583006A (zh) * 2020-12-04 2021-03-30 国家电网有限公司 一种配电网负载接入决策与提升的方法
WO2021098352A1 (zh) * 2019-11-22 2021-05-27 国网福建省电力有限公司 一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法
CN112928766A (zh) * 2021-03-02 2021-06-08 上海电力大学 一种基于多影响因素的配电网接纳电动汽车能力评估方法
WO2021143075A1 (zh) * 2020-01-17 2021-07-22 南京东博智慧能源研究院有限公司 一种考虑电动汽车充电负荷时空分布的需求响应方法
CN114049007A (zh) * 2021-11-15 2022-02-15 东南大学 一种城市电网对电动汽车承载能力的计算方法
CN114169615A (zh) * 2021-12-10 2022-03-11 国网重庆市电力公司营销服务中心 一种电动汽车充电负荷预测系统、方法及存储介质

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140236513A1 (en) * 2011-09-22 2014-08-21 Jun Xiao Region-based security evaluation method for the electric power distribution system
KR20130048413A (ko) * 2011-11-02 2013-05-10 한국에너지기술연구원 전기자동차의 지능형 충전 관리 방법 및 장치
CN107067110A (zh) * 2017-04-14 2017-08-18 天津大学 车‑路‑网模式下电动汽车充电负荷时空预测方法
CN108510128A (zh) * 2018-04-11 2018-09-07 华南理工大学广州学院 一种区域电动汽车充电负荷时空分布预测方法
US20190353690A1 (en) * 2018-05-15 2019-11-21 Tata Consultancy Services Limited Method and system providing temporal-spatial prediction of load demand
CN108981736A (zh) * 2018-05-28 2018-12-11 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种基于用户出行规律的电动汽车充电路径优化方法
CN109214095A (zh) * 2018-09-13 2019-01-15 云南民族大学 电动汽车充放电多目标优化调度方法
US20200320873A1 (en) * 2018-11-28 2020-10-08 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for determining traffic information of a region
CN109711870A (zh) * 2018-12-13 2019-05-03 江苏中科瀚星数据科技有限公司 一种居民区电动汽车充电负载预测与配置方法
CN109768562A (zh) * 2019-01-17 2019-05-17 南京理工大学 一种电动汽车充电站功率协调控制方法
CN109934403A (zh) * 2019-03-12 2019-06-25 浙江大学 基于数学模型的电动汽车居民区域充电负荷分析预测方法
WO2021098352A1 (zh) * 2019-11-22 2021-05-27 国网福建省电力有限公司 一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法
WO2021143075A1 (zh) * 2020-01-17 2021-07-22 南京东博智慧能源研究院有限公司 一种考虑电动汽车充电负荷时空分布的需求响应方法
CN111682567A (zh) * 2020-04-30 2020-09-18 浙江工业大学 一种基于模糊控制技术考虑用户评价的有序充放电控制方法
CN111932908A (zh) * 2020-08-05 2020-11-13 浙江工业大学 一种基于深度学习的转向比及车流量统计方法
CN112364293A (zh) * 2020-10-14 2021-02-12 国电南瑞南京控制系统有限公司 考虑城市职能区的电动汽车所需充电量预测方法和装置
CN112330025A (zh) * 2020-11-06 2021-02-05 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 用于城市电动汽车的时空充电负荷的预测方法
CN112583006A (zh) * 2020-12-04 2021-03-30 国家电网有限公司 一种配电网负载接入决策与提升的方法
CN112928766A (zh) * 2021-03-02 2021-06-08 上海电力大学 一种基于多影响因素的配电网接纳电动汽车能力评估方法
CN114049007A (zh) * 2021-11-15 2022-02-15 东南大学 一种城市电网对电动汽车承载能力的计算方法
CN114169615A (zh) * 2021-12-10 2022-03-11 国网重庆市电力公司营销服务中心 一种电动汽车充电负荷预测系统、方法及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李晓辉等: "基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测", 电力系统保护与控制, vol. 48, no. 1, pages 117 - 125 *
范磊等: "考虑城市不同功能区的电动汽车负荷时空分布建模方法", 电力建设, vol. 42, no. 6, pages 67 - 75 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114580194B (zh) 2024-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111325978B (zh) 一种高速公路车辆异常行为的全程监测警示系统和方法
CN110807944B (zh) 一种对充电场站停车位占位的多级管理方法
CN103514742A (zh) 基于gps和gprs的高速公路通行智能监控系统
CN114333313B (zh) 一种基于高速公路监控的智能巡检方法
CN112550059B (zh) 一种基于大数据的共享单车云平台智能换电方法及系统
CN113963539B (zh) 高速公路交通事故识别方法、模块及系统
CN111762096A (zh) 一种基于人工智能的新能源汽车安全预警方法及系统
CN201698589U (zh) 用于检测低速车辆长时间占用快速车道行驶的设备
CN109816978B (zh) 考虑驾驶员动态响应行为的区域群体交通诱导系统及方法
CN109661692B (zh) 交通事件预测方法、装置及终端设备
CN110956817A (zh) 一种车载单元唤醒方法、装置及系统
CN112528759A (zh) 一种基于计算机视觉的交通违章行为检测方法
CN117576946B (zh) 一种智慧停车的安全监管方法及系统
CN114580194B (zh) 一种规模化电动汽车接入负荷边界方法及系统
CN117183798B (zh) 一种基于新能源车自动识别的充电桩系统及其充电方法
CN111027847B (zh) 一种应急电动汽车充电保障车调配方法
CN117409584A (zh) 基于碳中和的新型智慧城市交通管理方法和系统
Xu et al. Research on estimation method of mileage power consumption for electric vehicles
CN204087487U (zh) 一种道路交通视频信息获取及智能处理系统
CN113592336A (zh) 一种基于智能化集成系统全域运行态势分析办法
CN113298964A (zh) 一种基于高位视频路边停车联动管理方法及系统
CN111680897A (zh) 一种勤务管控方法、装置、系统及计算机可读存储介质
CN111798663A (zh) 一种路网关键路段辨识方法
CN113012460B (zh) 一种单线路公交车充电控制系统和方法
CN113688687B (zh) 一种基于电警数据的交通拥堵状态快速识别预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant