电动汽车充电负荷预测与聚合评估-向月

向月教授2计及多因素的电动汽车充电负荷预测4总结与展望■背景与意义eform求侧管理，充分挖掘用户端调节潜力，争到2025年，电力需求侧响应能力达右。在新能源汽车方面，到2025年，我国车网互动技术标准体系初步建成，到2030年，我国车网互动技术标准体系基本建成。《关于做好2019年能[2019]1077号)《关于做好2020年能《关于印发2030年前导意见》(发改运行[2020]900号)知》(国发[2021]23五现代能源体系规源[2022]210号)实施意见》(发改能源〔2023〕1721号提升需求侧调峰能力，引导和激励电力用户挖掘调峰资源，参与系统调峰，形成占年度最大用电负荷加强需求侧管理，充分挖电力系统调峰、调频等辅助服务市场机制和煤电机大力提升电力系统综合调高载能工业负荷、工商业可中断负荷、电动汽车充电网络、虚拟电厂等参与大力提升电力负荷弹性。争到2025年电力需求侧响应能力达到最大负荷的3%~5%,其中华东、华中、南方等地区达到最大负荷的5%左石。到2025年，我国车网互动技术标准体系初步建成。到2030年，我国车网互动车网互动实现规模化应用背景与意义背景与意义四川大学超亿辆电动汽车超千家EV品牌政e政e保有量：新能源汽车：万辆测算同比%2023年20412022年13102021年新能源汽车迅猛发展59.152019年361千万充电基础设施数千家电动汽车运营商平台小桔充电电动汽车资源潜力巨大，有望成为灵活调节资源，支撑电力系统清洁可靠运行研究难点四川大擘SICHUANUNIVERSI目前，电动汽车资源丰富，灵活性高等优势，但规模化电动汽车呈现出“点多面广单体容量小”等特点，难以作为稳定可调单体容量大的资源参与电网侧需求响应、辅助服务等。降水呈好况间电动私家车电动私家车a10犹1言电动重卡0犹1言电动重卡o电动公交车精度难以保证。公众号四川大学规模化资源聚合评估研究削峰填谷场景多类型EV可行域大规模EV削峰填谷场景清洁能源消纳场景清洁能源消纳场景dd采样点●多类型大规模电动汽车量级与行为差异性较大，不能以简单的叠加组合方法进行数学求和；●目录121234四川大学■充电负荷预测四川大学>随机数学方法--基于概率密度函数和蒙特卡洛模拟的充电负荷预测充电用户行为数据经过概率密度函数拟合，提取充电用户的行为特征：充电起始时刻、初始电池状态、充电时间、充电功率等。概率概率充电起始时刻概率分布●●●●●●●●●●●●四川大等SICITUANUNIVERSI四川大等SICITUANUNIVERSI>随机数学方法--基于概率密度函数和蒙特卡洛模拟的充电负荷预测充电负荷预测流程图2023年某省工商业分时电价不同行政区充电站充电负荷预测结果充电负荷预测流程图开姚不同类型EV充电负荷预测结果三个区充电负荷曲线与分时不同类型EV充电负荷预测结果三个区充电负荷曲线与分时到天的悦数结央四川大学SICHUANUNIVERSITY四川大学SICHUANUNIVERSITY模型驱动方法常用于历史数据不足的情况，难以完全模拟负荷变化特性难以保证预测精准度。目前，充电负荷相关数据获取更为方便，基于数据驱动的充电负荷预测效果更接近真实充电负荷，预测精度更高。四川大学四川大学1点预1点预10”23点预23点预Xoom-10m~2…0mdX₁1"-11m-2…1m-dX2222"22m2…22"X₂323m¹23m²…23md四川大学1400工一文际数据基于CAN-BitST算法的多模型预测结果小5预测算法~基于CNN-降低。预测误差评价指标均方误差(MSE)均方根误差平均绝对误差基于LSTM的单步滚动预基于LSTM的多模型预测算法四川大学四川大学公众号·电力建设四川大学四川大学通过一个简单的算例分析：训练数据集与测试日天气发生变化时通过一个简单的算例分析：训练数据集与测试日天气发生变化时模型的预测精度。充电站预测结果天气预报天气预报o00预测模型在训练过程中未考虑天气因素，测试日天气发生变化时原有模型的预测精度难以保证设天气分类流程天气分类流程四川大学输出预测结果输出预测结果精细化样本FCA特征提取tmh+四川大学WaaLWaaLtn联c晴天充电站充电负荷曲线雾霾天充电站充电负荷曲线020雾霾天整体曲线都要低于其他几种天气的曲线”建设建设四川大学AchualkaifWitoutweathsrclassificatian020误差下降大约20%WithotrwentherclssiWisweatherclissfcatik0051200二Acnuallned6000Wihweat000WithmtweatherclnssificWihweadherdaoilic0四川大学SICHUANUNIVERSITY充电负荷预测四川大学SICHUANUNIVERSITY四川大学四川大学>分时电价变化-算例分析某省发布《关于调整工商业分时电价有关事项的通知》,自2024年6月1日起，对工商业分时电价进行调整，具体变化如下图：某省发布《关于调整工商业分时电价有关事项的通知》,自2024年6月1日起，对工商业分时电价进行调整，具体变化如下图：对比情况：2023年分时电价—2024年分时电价一实际数据(改价》2023年分时电价—2024年分时电价预测误始预测误始改变前改变后量当分时电价发生变化时，原有基于LSTM算法的充电负荷预测模型无法保证基本的预测精度。四川大学四川大学电价下降程度越低),在对应时刻充电的概率则越高，反之。Logistic函数是取值区间为(0,1)的单调递增函数，在取值趋近于负无穷时值为0,取值趋近于正无穷时值为1,可以作为考虑经济因素的用户响应模型。用户响应概率函数p:如下：1.00.000.260.600.761.001.251.50用户响应概率与下降价格(补贴)的关系0.000.260.600.761.001.251.50用户响应概率与下降价格(补贴)的关系建设bbLa四川大学四川大学考虑经济因素的用户响应模型后，预测模型的预测结果与实际对比情况：600-考虑经济因素的用户响应模型后，预测模型的预测结果与实际对比情况：600-原有基于LSTM算法的充电负荷预测模型的预测结果与实际对比情况：实际散暑(改价)05表2有无经济因素下预测误差对比预测误差评均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)平均绝对误差(MAE)无经济因素有经济因素误差变化量49.16%加入考虑经济因素的用户响应模型后，模型的预测精度得到大幅度提升。目录目录2计及多因素的电动汽车充电负荷预测33总结与展望总结与展望四川大擘SICITUANUNIVERSISOC.SOC.NCpDDCCNCpDDCCA2A2A非线性能量边界BsOCmisLTBsOCmisLTSOCSOCDCDC口电池电量安全边界约束ABilTABilTLf可充放电EV能量边界√电动汽车集群调控四川大学特定区域内电动汽车集群的变量空间压缩为充电站广义储能设备的变量空间√单体能量可行域数学模型：包络线包络线B闵可夫斯基求和pJ:=P¹田…田P以充电站为单位的电动汽车聚合模型：,Vt∈T四川大学>聚合结果Time(hours)然而，闵可夫斯基求和算法的计算负担会随问题维度增加而呈指数上升趋势电力建设对于大规模EV聚台的话，该万法计算负担过大。因此，一种兼顾计算效率和准确性的聚台万法。四川大学时间时间6时间月月类2电动汽车可调控潜力类3电动汽车可调控0时间0400时间4时间4。化;0000时间■面向多场景的规模化电动汽车聚合与评估四川大学实需求，"真正"