大数据背景下的充电站负荷预测方法

电动汽车负荷预测是充电站规划及调度的研究基础。相比传统的负荷预测,大数据背景下的负荷预测具有待预测数据可快速观测的特点,此时负荷预测方法需要相应调整。首先分析了充电站负荷预测所需数据及主要数据来源。其次,针对单辆电动汽车,基于大量、快速更新、多种类的数据分析电动汽车的充电习惯,预测每一辆电动汽车的充电开始时间、持续时间和充电地点,获取单辆电动汽车的负荷模型。该模型综合考虑电池状态、出行时间、行驶路径与速度、充电偏好等信息。然后,面向任意充电站,对与其相关的路网节点与交通线路上的所有电动汽车负荷求和,估算该充电站的总充电功率。最后,进行实例仿真,并与传统方法下的充电负荷预测结果进行了对比。