基于用户偏好的快速充电站空间灵活性分析方法及装置

    公开(公告)号:CN119741045A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411706050.1

    申请日:2024-11-26

    Abstract: 本发明提出一种基于用户偏好的快速充电站空间灵活性分析方法及装置,属于电动汽车负荷灵活性评估领域和电动汽车负荷调控领域。其中,所述方法包括:采集与快速充电站选择相关的多源数据;基于所述多源数据,得到每条快速充电订单对应的备选充电站集以及该备选充电站集内每个快速充电站的影响用户选择的属性;基于所述属性,建立用户差异化偏好识别的优化模型并求解,得到用户的属性偏好权重;基于所述属性偏好权重,进行快速充电站空间灵活性分析。本发明基于快速充电站选择行为分析,建立了城市级快速充电站价格激励‑负荷灵活性关系,为充电站运营商使用价格激励手段利用电动汽车空间灵活性提供基础。

    群体电动汽车灵活性计算方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114021320A

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202111253252.1

    申请日:2021-10-27

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本公开提出一种群体电动汽车灵活性计算方法、装置、电子设备和存储介质,属于电动汽车负荷调控领域。其中,所述方法包括:根据电动汽车出行链模型获取电动汽车的快充需求预测结果;将电动汽车活动范围内变电站的配电区域作为聚合区域,根据快充需求,建立聚合区域对应的电动汽车分区聚合模型;根据分区聚合模型,分别获取电动汽车快充负荷功率曲线和能量曲线,以得到电动汽车在聚合区域内的快充负荷功率的灵活性范围和能量的灵活性范围。本公开针对快充电动汽车负荷采用分区聚合的方式获取集中、大容量、确定性的灵活性资源,建立了综合考虑时间耦合、空间耦合聚合模型,进而改善充电负荷的空间分布,可使得电动汽车更高效地参与电网调度。

    一种快速充电站负荷空间灵活性的评估方法及装置

    公开(公告)号:CN116544905A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310228956.6

    申请日:2023-03-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提出一种快速充电站负荷空间灵活性的评估方法及装置,属于电动汽车负荷调控领域和虚拟电厂领域。其中所述方法包括:基于历史电动汽车轨迹数据和快速充电站数据,对电动汽车用户进行聚类,获取各类电动汽车用户对快速充电站的选择概率以及在快速充电站之间进行选择的转移概率,以得到快速充电站负荷的时空概率分布;根据时空概率分布,获取快速充电站负荷的空间灵活性特征以构建快速充电站负荷空间灵活性模型;基于快速充电站负荷空间灵活性模型,对快速充电站负荷空间灵活性进行评估。本发明可获得反映真实情形的快速充电站空间灵活性,进而可实现通过利用快速充电站空间灵活性有效缓解电网阻塞,提升电网运行的安全性和经济性。

    群体电动汽车灵活性计算方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114021320B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202111253252.1

    申请日:2021-10-27

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本公开提出一种群体电动汽车灵活性计算方法、装置、电子设备和存储介质,属于电动汽车负荷调控领域。其中,所述方法包括:根据电动汽车出行链模型获取电动汽车的快充需求预测结果;将电动汽车活动范围内变电站的配电区域作为聚合区域,根据快充需求,建立聚合区域对应的电动汽车分区聚合模型;根据分区聚合模型,分别获取电动汽车快充负荷功率曲线和能量曲线,以得到电动汽车在聚合区域内的快充负荷功率的灵活性范围和能量的灵活性范围。本公开针对快充电动汽车负荷采用分区聚合的方式获取集中、大容量、确定性的灵活性资源,建立了综合考虑时间耦合、空间耦合聚合模型,进而改善充电负荷的空间分布,可使得电动汽车更高效地参与电网调度。

    一种识别快速充电站用户差异化偏好的方法及装置

    公开(公告)号:CN119722145A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411706043.1

    申请日:2024-11-26

    Abstract: 本发明提出一种识别快速充电站用户差异化偏好的方法及装置,属于电动汽车负荷灵活性评估领域和电动汽车负荷调控领域。其中,所述方法包括:采集与快速充电站选择相关的多源数据,包括:快速充电站数据、快速充电用户数据及快速充电订单数据;基于所述多源数据,得到每条快速充电订单对应的备选充电站集以及该备选充电站集内每个快速充电站的影响用户选择的属性;基于所述属性,建立用户差异化偏好识别的优化模型并求解,得到用户的属性偏好权重,以完成快速充电站用户差异化偏好的识别。本发明通过对用户差异化偏好的准确识别,能够在城市级别的快速充电站负荷灵活性管理中,帮助充电站运营商优化充电负荷分配。

Patent Agency Ranking