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公开(公告)号：CN114583729A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111599655.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑全生命周期碳排放的光‑储电动汽车充电站调度方法，本发明首先根据电网提供的各时刻新能源发电占比的历史数据，充电站光伏发电历史数据和天气预报数据对未来一日的火力发电占比、光伏出力分别进行预测。其次以接入电网的每辆EV的充放电状态及储能设备的充放电状态为优化变量，建立考虑全生命周期碳排放以及充电站运营成本的充电站优化调度模型。使用改进型的非支配排序遗传算法求解得到充电站日前调度计划。充电站运行过程中优先使用PV和储能设备为EV供电，当PV和储能设备无法满足EV充电需求时，充电站从电网购电以保证EV充电需求，最后收集数据修正原有模型。
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公开(公告)号：CN114282654A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111597778.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的EV充电负荷计算方法，本发明考虑气温、交通拥堵、用户意愿建立精确的EV负荷预测模型，并将其预测结果作为真实数据。将气温、交通拥堵、用户意愿等负荷影响因素作为条件与噪声输入CGAN的生成模型并获取预测数据，然后将预测数据与真实数据分别输入CGAN的判别模型，通过CGAN的博弈训练，使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据。本发明提出的基于CGAN的方法，在网络训练完成后可以更改条件数据快速获得EV充电数据，为线上实时调度打下基础，也可以对一些非常见条件下的负荷进行快速预测，起到一定参考作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114123294A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111234964.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑三相不平衡的多目标光伏单相并网容量规划方法，本发明采用BP神经网络模型预测得到规划年内的PV出力和负荷有功功率数据，基于DPC算法改进的K‑means聚类方法分别得到PV和负荷的典型场景和场景概率。根据PV典型场景的出力大小，得到PV单相并网容量和出力转换矩阵，建立以PV单相并网接入容量为优化变量，综合投资和碳排放成本最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大和三相不平衡度最小为目标的多目标优化问题，采用客观权重和主观权重结合的方法得到综合权重系数，将多目标优化问题转换成单目标优化问题，最后采用改进的QPSO算法对其进行求解。
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公开(公告)号：CN113393109A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110633449.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电负荷计算方法，包括以下步骤：S1，将用户充电时段根据交通状态以及用电状态划分为不同的用户充电时段；S2，统计电动汽车用户日常充电行为的意愿；S3，根据调度中心信息统计用户的充电信息及充电站运营信息，并建立相应信息库；S4，用户发起充电需求，调度中心获得当前时间、用户位置、用户EV电池电量，并给用户推荐包括用户花费时间最短方案、充电站距离用户最近方案以及用户充电成本最低方案；S5，判断S4中推荐方案是否有解，如果无解则说明没有满足约束条件，进入S6，如果是则进入S9；S6，判断约束条件是否为电池电量约束条件不满足，如果是则进入S7，如果否，说明电网侧约束不满足进入S8。
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公开(公告)号：CN114282654B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111597778.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/15 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/094 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的EV充电负荷计算方法，本发明考虑气温、交通拥堵、用户意愿建立精确的EV负荷预测模型，并将其预测结果作为真实数据。将气温、交通拥堵、用户意愿等负荷影响因素作为条件与噪声输入CGAN的生成模型并获取预测数据，然后将预测数据与真实数据分别输入CGAN的判别模型，通过CGAN的博弈训练，使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据。本发明提出的基于CGAN的方法，在网络训练完成后可以更改条件数据快速获得EV充电数据，为线上实时调度打下基础，也可以对一些非常见条件下的负荷进行快速预测，起到一定参考作用。
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公开(公告)号：CN114123294B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111234964.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06F18/23213 , G06Q30/0283 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种考虑三相不平衡的多目标光伏单相并网容量规划方法，本发明采用BP神经网络模型预测得到规划年内的PV出力和负荷有功功率数据，基于DPC算法改进的K‑means聚类方法分别得到PV和负荷的典型场景和场景概率。根据PV典型场景的出力大小，得到PV单相并网容量和出力转换矩阵，建立以PV单相并网接入容量为优化变量，综合投资和碳排放成本最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大和三相不平衡度最小为目标的多目标优化问题，采用客观权重和主观权重结合的方法得到综合权重系数，将多目标优化问题转换成单目标优化问题，最后采用改进的QPSO算法对其进行求解。
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公开(公告)号：CN113393109B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110633449.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电负荷计算方法，包括以下步骤：S1，将用户充电时段根据交通状态以及用电状态划分为不同的用户充电时段；S2，统计电动汽车用户日常充电行为的意愿；S3，根据调度中心信息统计用户的充电信息及充电站运营信息，并建立相应信息库；S4，用户发起充电需求，调度中心获得当前时间、用户位置、用户EV电池电量，并给用户推荐包括用户花费时间最短方案、充电站距离用户最近方案以及用户充电成本最低方案；S5，判断S4中推荐方案是否有解，如果无解则说明没有满足约束条件，进入S6，如果是则进入S9；S6，判断约束条件是否为电池电量约束条件不满足，如果是则进入S7，如果否，说明电网侧约束不满足进入S8。
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