[发明专利]充电站负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种充电站负荷预测方法，所述方法包括：

获取周期时间段中每天的到站充电电动汽车数量比例关系；

根据之前预设天数到站充电的电动汽车数量以及所述周期时间段中每天的到站充电电动汽车数量比例关系，预估当天到站充电的电动汽车总量；

获取电动汽车到站时刻的概率分布函数以及电动汽车每日行驶里程的概率分布函数；

根据所述电动汽车每日行驶里程的概率分布函数，抽样换算后得到各电动汽车到站时剩余荷电状态；

根据所述电动汽车到站时的剩余荷电状态、所述电动汽车到站时刻的概率分布函数以及当天到站充电的电动汽车总量，预测充电站每小时的充电负荷数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电动汽车每日行驶里程的概率分布函数，抽样换算后得到各电动汽车到站时剩余荷电状态包括：

获取电动汽车的额定行驶里程数；

根据所述电动汽车每日行驶里程的概率分布函数，抽样得到电动汽车到站时单个充电周期内的已行驶里程数；

根据所述已行驶里程数以及所述额定行驶里程数，得到电动汽车到站时剩余荷电状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电动汽车到站时的剩余荷电状态、所述电动汽车到站时刻的概率分布函数以及当天到站充电的电动汽车总量，预测充电站每小时的充电负荷数据包括：

根据所述电动汽车到站时刻的概率分布函数以及当天到站充电的电动汽车总量，抽样并统计得到每小时到站充电的电动汽车数量；

根据所述电动汽车到站时的剩余荷电状态以及每小时到站充电的电动汽车数量，预测充电站每小时的荷电数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电动汽车到站时刻的概率分布函数以及电动汽车每日行驶里程的概率分布函数包括：

获取电动汽车到站时刻样本数据以及电动汽车每日行驶里程样本数据；

构建满足正态分布的电动汽车到站时刻的概率分布函数以及满足对数正态分布的电动汽车每日行驶里程的概率分布函数；

根据所述电动汽车到站时刻样本数据训练所述电动汽车到站时刻的概率分布函数，得到电动汽车到站时刻的概率分布函数；

根据所述电动汽车每日行驶里程样本数据训练所述电动汽车每日行驶里程的概率分布函数，得到电动汽车每日行驶里程的概率分布函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取电动汽车的电池信息和用户设置信息，并根据所述电池信息和用户设置信息，获取各电动汽车允许调度时间，所述电池信息包括电池总容量、剩余容量、充放电功率、充放电效率、电池所允许的最小荷电状态和最大荷电状态，用户设置信息包括计划离开时间和期望荷电状态；

所述预测充电站每小时的充电负荷数据之后，还包括：

获取各电动汽车充电至最大荷电所需时长；

根据所述各电动汽车允许调度时间以及各电动汽车充电至最大荷电所需时长，调整充电站负荷平移策略。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各电动汽车允许调度时间以及各电动汽车充电至最大荷电所需时长，调整充电站负荷平移策略包括：

当电动汽车允许调度时间大于电动汽车充电至最大荷电所需时长时，确定当前电动汽车支持充电站负荷平移；

当电动汽车允许调度时间小于电动汽车充电至最大荷电所需时长时，确定当前电动汽车不支持充电站负荷平移。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预测充电站每小时的充电负荷数据之后，还包括：

当电网紧急状态需要充电站倒送功率时，获取充电站内各电动汽车的当前荷电状态以及各电动汽车的期望荷电状态；

选取所述当前荷电状态高于所述期望荷电状态的电动汽车作为目标电动汽车；

将所述目标电动汽车的所述当前荷电状态调整至所述期望荷电状态，以在下一小时紧急倒送功率和能量至充电站的上级电网。