[发明专利]基于数据驱动方式和行为决策理论的城市电动汽车快充需求预测方法和装置

说明书

本发明公开一种城市电动汽车快充需求预测方法和装置，方法包括：获取待预测区域内的居民历史出行数据、电动汽车数据、交通路网数据和电网数据；进行居民历史出行数据分析，得到居民出行规律特征数据；基于居民出行规律特征数据、电动汽车数据、交通路网数据和电网数据，建立电动汽车行驶行为模型和充电行为模型；基于电动汽车行驶行为模型和充电行为模型，利用预先构建的快充站推荐模型，得到电动汽车在指定预测时段内的推荐快充站；根据快充站推荐结果，计算待预测区域内各快充站在指定预测时段内的充电需求数据。本发明基于数据驱动方式和行为决策理论预测城市快充站的充电需求负荷时空分布，能够较为真实的模拟车主充电行为决策心理，提高城市快充需求的预测结果可靠性。

技术领域

本发明涉及电动汽车与电网和交通网互动技术领域，特别是一种基于数据驱动方式和行为决策理论的城市电动汽车快充需求预测方法和装置。

背景技术

电动汽车依据其高效清洁、低碳环保的特点，可以提高能源战略安全以及减缓温室气体排放，符合我国未来能源需求以及电网系统与交通系统可持续发展定位，并将逐步取代传统的燃油汽车，成为汽车行业未来发展的重要趋势。而规模化电动汽车在城市内网的行驶行为和充电行为必然和交通网与电网产生能量与信息的交互。居民出行规律、城市路网结构以及充电设施分布等会影响车辆出行分布和充电选择，而车辆电池特性、行驶路径选择以及人类行为决策等则会影响交通路网畅通程度和电网运行状态。因此，建立准确的电动汽车充电需求模型刻画充电负荷时空分布特征是分析电动汽车与电网和交通网互动的前提和基础。

目前许多研究从电动汽车与交通系统和电网系统协作机理出发建立了充电需求预测模型。虽然综合考虑了交通因素和电网因素以刻画电动汽车动态行驶过程和随机充电行为，建立的充电需求模型更符合电动汽车移动负荷的特征，但均从仿真建模层面进行剖析研究，未采用实测数据进行理论验证。另一方面，以数据驱动技术和行为建模方法相结合的充电需求预测模型取得了一定优势，但行驶行为和充电行为决策属于行为决策理论范畴，在路径选择和充电决策中默认车主完全理性心理追求既定目标最大化，未综合考虑人类行为决策的主观心理感受和综合因素的干扰，因此还存在着充电需求预测结果不够可靠的缺陷。

发明内容

本发明的目的是提供一种城市电动汽车快充需求预测方法和装置，基于数据驱动方式和行为决策理论预测城市快充站的充电需求负荷时空分布，能够较为真实的模拟车主充电行为决策心理，提高城市快充需求的预测结果可靠性。本发明采用的技术方案如下。

一方面，本发明提供一种城市电动汽车快充需求预测方法，包括：

获取待预测区域内的居民历史出行数据；

基于居民历史出行数据进行分析，得到待预测区域的居民出行规律特征数据；

获取待预测区域的电动汽车数据；

基于所述居民出行规律特征数据以及电动汽车数据，建立电动汽车行驶行为模型；

获取待预测区域的交通路网数据和电网数据；

基于电动汽车数据、交通路网数据和电网数据，建立电动汽车充电行为模型；

基于已建立的电动汽车行驶行为模型和充电行为模型，利用预先构建的快充站推荐模型，得到电动汽车在指定预测时段内的推荐快充站；

根据电动汽车在指定预测时段内的推荐快充站，计算待预测区域内各快充站在指定预测时段内的充电需求数据。

本发明旨在研究城市电动汽车的快充需求时空分布特征，因此上述待预测区域为城市区域，预测得到的结果可为指定城市在特定时段的负荷分布结果，如某城市在平日和周末，或者在平日或周末的某一日内的特定时段的充电需求分布。