[发明专利]电力台区重过载治理方法与装置

说明书

本发明提供一种电力台区重过载治理方法与装置。该方法包括：获取目标台区内电力负荷的历史数据；根据历史数据，预测目标台区的第一目标时段的负荷数据；根据负荷数据，确定第一目标时段内的多种负荷时段；获取目标台区的第二目标时段内的各个电动汽车的充电数据，第二目标时段的时长小于或等于第一目标时段的时长；根据充电数据和充电时间对应的负荷时段，确定各个电动汽车的充电方式；根据充电方式对各个电动汽车进行充电，实现目标台区的重过载治理。本发明能够准确及时地判断电网的负荷，实现对台区的重过载治理，保证电动汽车充电时电网的稳定性。

技术领域

本发明涉及电动汽车充电保护技术领域，尤其涉及一种电力台区重过载治理方法与装置。

背景技术

随着电动汽车的快速发展，电动汽车保有量也逐年增加，预计2030年全国电动汽车保有量将达到6000万辆，规模庞大的电动汽车接入电网进行充电，并且人们在车辆使用习惯和使用时间上具有集中性，如果任由电动汽车无序充电，极有可能会出现电网容量不足的问题，从而影响电网的稳定性。

现有技术中，电动汽车的充电过程一般为根据用户输入的充电金额进行持续充电，其充电过程不能参与负荷调控，在用电高峰会影响台区的用电质量，影响电网的稳定性；还有的将充电过程中的电动汽车作为能源的缓冲，在检测到电网的负荷较高时，为电网提供电能，在检测到电网的负荷较低时，进行电动汽车的充电，但是这种方式不能准确及时地判断出电网的负荷情况，无法保证电动汽车充电时电网的稳定性。

因此，亟需一种能够在电动汽车充电时保证电网的稳定性的台区治理方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种电力台区重过载治理方法与装置，以解决现有技术中不能准确及时地判断电网的负荷，无法保证电动汽车充电时电网的稳定性的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种电力台区重过载治理方法，包括：

获取目标台区内电力负荷的历史数据；

根据历史数据，预测目标台区的第一目标时段的负荷数据；

根据负荷数据，确定第一目标时段内的多种负荷时段；

获取目标台区的第二目标时段内的各个电动汽车的充电数据，第二目标时段的时长小于或等于第一目标时段的时长；

根据充电数据和充电时间对应的负荷时段，确定各个电动汽车的充电方式；

根据充电方式对各个电动汽车进行充电，实现目标台区的重过载治理。

在一种可能的实现方式中，根据历史数据，预测目标台区的第一目标时段的负荷数据，包括：

基于变分模态分解算法，分解历史数据，得到多个分量序列；

基于灰色关联度分析法，对分量序列进行关联度分析，并将关联度相近的分量序列合并，得到多个关联序列；

将多个关联序列输入到预设的负荷预测模型，得到各个关联序列对应的预测序列；

根据各个预测序列，得到目标台区的第一目标时段的负荷数据。

在一种可能的实现方式中，负荷预测模型的确定过程为：

将GRU神经网络模型的初始权值矩阵和偏置向量作为二次变异差分进化算法的种群个体，通过二次变异差分进化算法初始化GRU神经网络模型，得到初始预测模型；

获取目标台区的历史运行数据；

根据历史运行数据训练初始预测模型，得到负荷预测模型；

通过二次变异差分进化算法初始化GRU神经网络模型的过程为：