[发明专利]一种基于POI信息的电动汽车充电站负荷特性聚类建模方法

权利要求书

1.一种基于POI信息的电动汽车充电站负荷特性聚类建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、遍历POI数据，统计出POI数据的所有小类类型，再根据各小类类型之间的相关性，对POI数据进行二次分类，得到至少一个POI数据大类类型，大类类型下包含至少一种小类类型；

S2、针对单个实体建筑内存在的多类别POI信息点混合重叠问题，遍历该实体建筑内的POI信息点数据，分类出隶属于S1中POI数据各大类类型的POI信息点，并计算得到该实体建筑的POI数据各大类类型权重占比；

S3、计及电动汽车充电站周围所有包含POI信息点的实体建筑及其占地面积，再基于S2中得到的实体建筑POI数据各大类类型权重占比，统计计算出电动汽车充电站周围POI数据大类类型的面积权重分布；

S4、根据不同电动汽车充电站的充电桩功率差异，将电动汽车充电站分类为快充站、慢充站及混合站三种类型，并依据S3所得到的各电动汽车充电站周围POI数据大类类型的面积权重分布，对三种类型下的电动汽车充电站进行聚类计算，得到聚类结果；

S5、基于电动汽车到站时间、充电功率、停留时长及充电电量等历史数据，并针对工作日、节假日在内的不同典型日类型，拟合出由S4得到的三种类型电动汽车充电站聚类结果所对应的日负荷曲线、到站时间分布曲线、电量差额分布曲线及V2G参与潜力分布曲线等负荷特性模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于POI信息的电动汽车充电站负荷特性聚类建模方法，其特征在于，所述S2中权重占比计算公式为：

公式①中，N为POI数据大类类型个数；l_i为实体建筑内第i个POI数据大类类型下的POI信息点个数；L为该实体建筑内所有POI信息点个数；H_i为该实体建筑内第i个POI数据大类类型的权重占比。

3.根据权利要求1所述的一种基于POI信息的电动汽车充电站负荷特性聚类建模方法，其特征在于，所述S3中，电动汽车充电站周围取以电动汽车充电站为中心且半径为W米的圆，POI数据大类类型的面积权重分布数据计算公式如下：

公式②中，N为POI数据大类类型个数；M为电动汽车充电站周围所有包含POI信息点的实体建筑个数；A为电动汽车充电站周围一定范围的总面积；A_j为第j个实体建筑的占地面积；H_ij为第j个实体建筑内第i个POI数据大类类型的权重占比；S_i为电动汽车充电站周围第i个POI数据大类类型的面积权重分布。