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公开(公告)号：CN114221385A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111553096.0
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京交通大学 , 北京超充科技有限公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/24 , H02J7/00 , B60L53/63 , B60L53/64 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑电动汽车用户出行需求的柔性充电方法及系统，能够电动汽车的充放电模型进行线性化处理，实现对电动汽车充放电功率和时段的灵活调控。通过机会约束规划的方法，将电动汽车离开时的荷电状态达到用户所期望的SOC，以及电网的电压范围设为软约束，令其满足一定置信水平成立，利用电动汽车充放电行为的灵活性应对可再生能源出力的随机波动。在保证电动汽车用户出行需求的情况下，实现目标函数的最优化。本发明能够处理出力为随机变量的可再生能源所带来的不确定性，促进可再生能源的就地消纳，同时减小了大量电动汽车集中充电给电网造成的负担。
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公开(公告)号：CN113762612A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111013150.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京交通大学 , 北京超充科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种电动汽车充电站的分时运维成本测算方法及装置，所述方法包括：根据每种类型用户对应的电动汽车的在各个时段的充电数量以及每种类型的用户在各个时段的选择概率矩阵，获得各个时段的电动汽车充电数量；根据每个时段的电动汽车充电数量以及电动汽车的充电功率，获得每个时段的电动汽车的充电负荷；根据各个时段的类型、电动汽车的充电负荷、预设参数、用户购电成本模型以及充电站运营收益模型，建立分时运维成本优化目标函数以及分时运维成本约束条件；根据分时运维成本优化目标函数以及分时运维成本约束条件，获得最优分时运维成本。本发明实施例提供的电动汽车充电站的分时运维成本测算方法及装置，提高了分时运维成本的合理性。
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公开(公告)号：CN113435777A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110790581.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06F16/215
Abstract: 本发明涉及一种电动运营车辆充电站规划方法及系统，该方法包括对采集的轨迹数据进行清洗和修改处理后，提取OD点对出行集合、车辆通行速度集合和车辆行驶轨迹集合，并根据OD点对出行集合、车辆通行速度集合和车辆行驶轨迹集合模拟电动出租车的运营，根据模拟电动出租车的运营建立电动出租车充电需求时空分布模型；基于充电站年建设运行成本、电动汽车用户从充电需求点到充电站年耗时成本和电动汽车用户年排队等待时间成本，构建充电站选址定容规划模型的目标函数；根据电动出租车充电需求时空分布模型，采用粒子群算法求解目标函数，确定充电站位置和各充电站中充电机的配置数量，本发明提高了充电站选址定容的准确性。
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公开(公告)号：CN113610298B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110901057.9
申请日：2021-08-06
Applicant: 北京交通大学 , 北京超充科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提供了考虑用户出行行为的用户出行能耗预测及路径推荐方法。包括：将路段车速融入静态路网模型中建立动态交通模型，利用深度优先搜索算法根据动态交通模型和用户数据计算用户未来出行可行路径及其车速变化情况，建立基于时空轨迹空间的路网时空出行链；根据路网时空出行链进行行驶工况分析得到反映行驶工况和能耗影响因素的特征参数；利用神经网络计算用户的未来出行可行路径的能耗；根据用户的偏好对可行路径进行打分，将分数最低的路径作为最优路径推荐给用户。本发明将静态路网模型转化为动态交通模型，将路网时空出行链应用在未来出行能耗计算与路径推荐中，基于不同用户的偏好，建立路径评价指标，作为最优路径推荐的依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112949931B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202110297649.4
申请日：2021-03-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN114204562B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111551506.8
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京交通大学 , 北京超充科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑电动汽车与光伏的混合储能优化方法及系统，针对含冲击性负荷的电力系统场景，建立混合储能容量优化配置模型，得到容量配置结果。基于此，进一步考虑电动汽车与光伏预测数据以及储能系统模型，构建两阶段优化模型。在日前阶段减小系统运行成本，在日内阶段减小系统负荷波动，进一步实现系统的经济安全运行。
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公开(公告)号：CN114204562A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111551506.8
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京交通大学 , 北京超充科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑电动汽车与光伏的混合储能优化方法及系统，针对含冲击性负荷的电力系统场景，建立混合储能容量优化配置模型，得到容量配置结果。基于此，进一步考虑电动汽车与光伏预测数据以及储能系统模型，构建两阶段优化模型。在日前阶段减小系统运行成本，在日内阶段减小系统负荷波动，进一步实现系统的经济安全运行。
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公开(公告)号：CN112949931A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110297649.4
申请日：2021-03-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据驱动和模型混合的充电站数据的预测方法和装置，所述方法包括：步骤1，获取充电站的预测指令；获取所述充电站对应的预测模型的输入变量；获取所述输入变量对应的历史数据；步骤2，将所述历史数据输入所述预测模型，预测得到所述充电站在未来时间段的被使用充电桩的总桩数的预测值；步骤3，对所述预测值进行取整处理，生成预测整数值；步骤4，输出所述预测整数值，作为电动汽车选择所述充电站的参考因素。本发明能够提高预测的精度。
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公开(公告)号：CN108458716A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810106758.1
申请日：2018-02-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于充电站内充电桩动态占用率预测的电动汽车充电导航方法，针对电动汽车充电难、充电桩得不到充分利用等问题，基于深度残差神经网络对充电站内充电桩的动态占用率进行预测，为用户推荐最佳充电站充电桩，提供耗时最短路径。首先通过用户设定的起始点以及电动汽车目前的电量信息，后台计算判断是否需要充电，如果需要充电则获取续驶里程可到达区域内的所有充电站，采用深度残差神经网络模型预测充电站车辆驶入驶离情况，计算充电站内充电桩的占用率，并基于群智感知技术对其进行实时修正，结合起始点到充电站距离以及充电站到终点距离为用户智能推荐路径最佳的充电桩方案。
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