一种充电站的负荷预测和电网负荷平衡方法与系统与流程

本发明属于电力系统运行，涉及一种充电站的负荷预测和电网负荷平衡方法与系统。

背景技术：

1、随着石油资源的有限性和不可再生性日益凸显，电动汽车（electric vehicle，ev）作为交通领域生态与可持续发展的重要组成部分，已被全球公认为解决能源危机和温室气体排放的最佳方案。为确保用户能够在较短的时间内顺利完成车辆充电并满足日常出行所需的高效充电体验，快速充电技术正逐步替代传统的慢速充电方式，成为主流充电模式。

2、在新型电力系统中，快速充电设备的负荷预测与定价策略优化显得尤为重要。一方面，快速充电站作为电力系统中的重要负荷点，其负荷波动性大且难以预测，尤其是在电动汽车普及率不断提高的情况下，大规模电动汽车的充电需求可能导致局部电网负荷骤增，影响电网稳定运行。准确预测快充设备的负荷可以帮助电力公司提前做好电力供需平衡规划，合理调度电力资源，避免因负荷突增导致的电网过载。另一方面，快速充电设备负荷预测能够使供电公司更好地把握市场动态，制定更为灵活和精细的分时电价策略，比如在低谷时段促进电动汽车充电以缓解电网负荷压力，实现负荷优化。

3、然而，现有的充电站负荷预测的相关研究大多基于历史数据、固定的分时定价策略和行为模式来估计未来负荷，没有考虑用户充电行为的个体差异性和随机性，如用户的工作时间、出行习惯、等待充电时的其他行为对充电时间、充电地点的影响。同时，现有研究也未能考虑利用车联网，服务运营商等信息技术获取实时的用户出行信息和个性化需求，导致无法实时更新和调整预测结果，不利于电力供需平衡规划，造成负荷波动。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的不足，本发明提供一种充电站的负荷预测和电网负荷平衡方法与系统，利用充电站公共平台的用户实时数据，考虑用户充电行为的个体差异性和随机性，综合考虑充电用户的充电意愿，根据用户偏好为其选择最优充电站，从而为充电站的负荷预测提供更精确的依据，进行更适应、更精确、更可靠的充电站负荷预测，得到基于用户出行信息和个性化需求的合理分时电价策略，优化充电站负荷，减轻电网侧的负荷压力，能够有效提升充电站电力系统运行效率和稳定性，减轻热点区域负荷压力，促进充电设施资源的公平合理使用。

2、本发明采用如下的技术方案。

3、本发明的第一方面提供了一种充电站的负荷预测和电网负荷平衡方法，其特征在于，所述方法包括：

4、步骤1：获取各电动汽车用户对应的充电偏好权重系数；

5、步骤2：根据所述权重系数、用户以及充电站信息，计算不同充电站对于用户的吸引力效用；

6、步骤3：根据所述吸引力效用筛选最符合用户偏好的充电站列表，确定各个充电站的目标用户，根据目标用户的数量和充电功率预测各个充电站的负荷；

7、步骤4：以各个充电站的负荷方差最小化为优化目标，以充电电价、充电排队等待时间和剩余里程为约束条件，建立单目标优化模型并求解，得到各个充电站的充电桩分时电价策略，进行电网负荷平衡。

8、优选地，步骤1中，充电偏好包括充电价格、与充电站的距离、排队等待时间以及充电站的周边配套设施。

9、优选地，步骤2中，充电站对于用户的吸引力效用计算公式如下：

10、，

11、式中，为用户i到充电站j的距离比例；

12、为时间段在充电站j充电需要等待的时间比例；

13、为时间段内设定范围内充电站总价格与充电站j的价格之比；

14、为基于用户所偏好周边配套设施的充电站的额外吸引力指标；

15、分别为用户i的与充电站的距离、排队等待时间、充电价格、充电站的周边配套设施的权重系数。

16、优选地，的计算公式如下：

17、，

18、式中，为车辆剩余电量内可到达的全部充电站数量；

19、表示用户i到充电站j的距离。

20、优选地，的计算公式如下：

21、 ，

22、式中，为在时间段内充电站j的排队时间。

23、优选地，的计算公式如下：

24、 ，

25、式中，为车辆剩余电量内可到达的全部充电站数量；

26、为时间段内充电站j所收取的服务费。

27、优选地，的计算公式如下：

28、 ，

29、式中，为车辆剩余电量内可到达的全部充电站数量；

30、表示用户i所偏好的周边配套设施到充电站j的距离。

31、优选地，步骤3中，获取用户根据充电站列表所选择的充电站，确定各个充电站的目标用户。

32、优选地，步骤3中，充电站的负荷预测公式为：

33、 ，

34、式中，为充电站在时段内的负荷预测值；

35、为用户i在时段内的充电功率；

36、n为充电站的目标用户数量。

37、优选地，步骤4中，单目标优化模型的目标函数为：

38、，

39、，

40、式中，为时间段内充电站充电负荷集合的方差；

41、表示充电站j在时间段内的负荷预测值，j取1至，表示分时电价优化系统内有效充电站总数；

42、表示求方差函数。

43、优选地，步骤4中，充电电价约束条件为：

44、对于峰时：

45、 ，

46、对于平时：

47、 ，

48、对于谷时：

49、 ，

50、其中，

51、，

52、式中，为时段内充电站的充电定价；

53、和分别为全天价格的最低和最高限制；

54、分别为峰时、平时、谷时的充电站定价最低值；

55、分别为峰时、平时、谷时的充电站定价最高值。

56、优选地，步骤4中，充电排队等待时间约束条件为：

57、，

58、式中，为t时段充电站的排队时间；

59、为用户偏好的最长排队时间。

60、优选地，步骤4中，剩余里程约束条件为：

61、 ，

62、式中，为用户i发出充电需求时剩余soc；

63、为用户i到充电站j所消耗的电量；

64、为用户i的ev电池容量。

65、本发明的第二方面提供了一种充电站的负荷预测和电网负荷平衡系统，包括：

66、获取模块，用于获取各电动汽车用户对应的充电偏好权重系数；

67、计算模块，用于根据所述权重系数、用户以及充电站信息，计算不同充电站对于用户的吸引力效用；

68、预测模块，用于根据所述吸引力效用筛选最符合用户偏好的充电站列表，确定各个充电站的目标用户，根据目标用户的数量和充电功率预测各个充电站的负荷；

69、模型求解模块，用于以各个充电站的负荷方差最小化为优化目标，以充电电价、充电排队等待时间和剩余里程为约束条件，建立单目标优化模型并求解，得到各个充电站的充电桩分时电价策略，进行电网负荷平衡。

70、一种终端，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行所述方法的步骤。

71、计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。

72、与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：

73、本发明通过融合用户需求侧响应、电网负荷平衡及充电站负荷预测技术，实现实时、精准的负荷预测，并通过个性化电价策略引导，实现负荷优化，有效提升电力系统运行效率、保障电网稳定，同时优化资源配置，满足电动汽车用户多样化需求，达成经济效益与社会效益的双重提升。

74、本发明通过精确预测充电站负荷，结合单目标优化模型动态调整分时电价，能够有效平衡电力供需关系，防止局部电网因大规模电动汽车充电需求引发的负荷骤增，从而保障电网稳定运行。同时，最小化充电站负荷方差的目标函数有助于均衡各充电站间的负荷分布，减轻热点区域的电网压力，提高电力资源的整体利用效率。

75、本发明考虑了用户的不同充电偏好，如价格敏感度、距离、等待时间以及周边配套设施等因素，为用户提供更贴近其实际需求的充电站推荐服务。这样既能满足用户的个性化充电需求，又能通过合理分时电价引导用户在非高峰时段充电，降低用户的充电成本，提升充电体验。