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基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法
摘要文本
基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法，建立朴素贝叶斯分类器与状态转移矩阵的双层行程链生成方式，朴素贝叶斯层决策用户出行的出行类型，状态转移矩阵决定用户出行的区域；同时考虑在大规模城市场景下人工路网建模准确度与效率有限，利用开放地图API代替人工的路网建模，实现整个城市规模的分区域不同类型场所充电负荷仿真。本发明涵盖行程的类型信息与区域编码信息，在充电负荷信息的结果分析中自由度更高；采用开放地图API代替人工路网建模与通行路程、时间计算，不再将多个区域节点统一划分为一个区域类型，而是在真实的地理格栅下根据运行数据建立多个场所的坐标信息库，使仿真更接近真实情况。
申请人信息
- 申请人:吉林大学
- 申请人地址:130000 吉林省长春市人民大街5988号
- 发明人: 吉林大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311443546.X |
| 申请日 | 2023/11/1 |
| 公告号 | CN117494882A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06Q10/04 |
| 权利人 | 吉林大学 |
| 发明人 | 闵海涛; 史书恒; 王荣钢; 孙维毅 |
| 地址 | 吉林省长春市前进大街2699号 |
专利主权项内容
1.基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取仿真区域，根据关键分布拟合模块和依赖数据库生成当前仿真用户的出行信息；所述出行信息包括电池容量、首次出行时间、首次出行SOC、当日出行次数、H区域编号属性和W区域编号属性；基于当前仿真用户的出行信息，利用双层行程链决策模型确定此次行程的终点信息；所述终点信息包括：目的地类型、区域编号和坐标信息；基于所述终点信息调用导航API计算此次行程的行驶距离、行驶时间和行驶能耗，然后根据车辆平均里程能耗以及电池包容量更新到达SOC信息；获取下一段行程信息和需求SOC信息，综合做出是否充电的决定，如果进行充电则调用充电仿真模块，如果无需充电则更新预测的下一段行程信息；重复上述过程，再完成所有区域仿真后得到所需充电负荷信息。。搜索马 克 数 据 网