(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111506555.X (22)申请日 2021.12.10 (71)申请人 国网重庆市电力公司营销服 务中心 地址 401121 重庆市渝北区青枫北路20号 凤凰D座 申请人 国网重庆市电力公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 龙羿　胡晓锐　徐婷婷　高华军　 朱彬　池磊　汪会财　龙虹毓　 龙方家　王松　向鑫　黎鹏　周鑫　 吴杰　赖加乾　李继东　 (74)专利代理 机构 成都弘毅天承知识产权代理 有限公司 5123 0 代理人 朱丹(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种山地城市充电站规划系统、 方法及存储 介质 (57)摘要 本发明公开了一种山地城市充电站规划系 统、 方法及存储介质， 涉及电动汽车充电站规划 领域， 解决山地城市电动汽车耗电量模型缺失， 对山地城市电动汽车充电负荷无法进行精细化 时空间预测的技术问题， 通过本申请文件能够进 行充电站规划， 包括一个云监控平台和四个子系 统： 云监控平台： 实时接收电动汽车运行状态， 对 电动汽车短期充电负荷进行预测， 再结合充电 站、 配电网相关数据及电动汽车的增长数据， 对 规划年路网各节点处电动汽车充电需求进行预 测， 进而以充电负荷波动最小与配电网最优潮流 为目标， 对规划区作出最优充电站布局规划； 本 发明可以准确地预测区域电动汽车充电设施的 负荷。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114169774 A 2022.03.11 CN 114169774 A 1.一种基于电动汽车充电需求预测的山地城市充电站规划系统， 其特征在于， 该系统 包含一个云监控平台和四个子系统： 云监控平台： 通过接收充电站管理系统、 配电网数据采集系统、 车载数据处理系统和车 流量检测系统上传的数据， 对规划 年路网各节点处电动汽车充电需求进行预测， 进而以充 电负荷波动最小与配电网最优潮流为 目标， 对规划区作出最优充电站布局 规划； 同时根据 上传数据对电动汽车短期充电负荷进行预测； 车流量监测系统： 采集一天不同时间点路网 中各节点处车流量数据并处理， 预测其中具有快充需求的电动汽车数据， 并将其上传至云 监控平台； 充电站管理系统： 采集充电站内充电桩的使用情况， 各类车型的年均充电总量、 电动汽 车接入充电桩的时间、 电动汽车离开充电桩的时间、 充电桩的充电效率， 将处理后的数据上 传至云监控平台； 车载数据处理系统： 实时监测电动汽车剩余电量数据， 接收充电站位置信息与路网数 据， 产生充电需求时以最小耗电量为 目标寻找充电站充电并计算过程中需要消 耗的电量， 将产生充电需求的时间与预计到达充电站的时间数据、 寻找到的充电站位置数据、 行驶过 程中的耗电量数据上传至云监控平台； 配电网数据采集系统： 采集配电网负荷变化， 结合配电网历史负荷数据， 对规划年配电 网日负荷曲线 进行预测并上传至云监控平台。 2.根据权利要求1一种基于电动汽车充电需求预测的山地城市充电站规划系统， 其特 征在于， 所述车载数据处理系统包括行车数据采集模块、 路网数据采集模块、 行驶路径控制 模块、 通信模块； 所述行车数据采集模块， 以Δt为周期， 采集车辆SOC信息、 空调运行状态、 车辆位置、 车 速信息； 所述路网数据采集模块， 实时采集车辆在路网中的位置信息， 充电站在路网中的位置 信息、 路网中各道路的拥堵情况及道路坡度信息； 所述行驶路径控制模块， 根据行车数据采集模块收集的车辆电池剩余电量信息， 判断 电动汽车是否具有充电需求； 在电动汽车有充电需求的情况下， 根据充电站位置信息与路 网道路情况信息， 计算到各个充电站需要的耗电量与时间， 以耗电量最小的充电站与路径 为目标充电站与路径； 所述通信模块： 采用5G网络， 将行车数据采集模块、 路网数据采集模块、 行驶路径控制 模块采集与处 理得到的数据上传至云监控平台。 3.根据权利要求1一种基于电动汽车充电需求预测的山地城市充电站规划系统， 其特 征在于， 所述云监控平台包括电动汽车短期负荷预测模块， 充电站长期规划模块、 通信模 块、 数据库； 所述电动汽车短期负荷预测模块： 根据实时采集到的电动汽车行车数据与路网道路数 据， 对电动汽车充电负荷进行 预测， 并将预测数据下发到用户终端； 所述充电站长期规划模块： 根据车辆数据与电动汽车增长率得到规划年电动汽车数 量； 根据车辆行车数据得到各路网节点各时间节点具有充电需求的电动汽车数量， 根据车 载数据处理系统得到电动汽车充电决策， 从而计算各个充电站的充电负荷； 根据配电网历 史负荷数据预测规划年配电网基本负荷数据， 结合充电负荷数据得到规划年配电网总负荷权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114169774 A 2数据， 以充电负荷波动最小与配电网最优潮流 为目标， 寻优得到充电站最优布局规划； 所述通信模块： 采用5G网络， 实现云监控平台与车流量监测系统、 车载数据处理系统、 充电站管理系统、 配电网数据采集系统进行 数据交互； 所述数据库： 将车流量监测系统、 车载数据处理系统、 充电站管理系统、 配电网数据采 集系统采集与处 理得到的数据进行保留， 用于短期充电负荷预测与长期充电站规划。 4.一种基于电动汽车充电需求预测的充电站规划方法， 其特征在于， 方法包括如下步 骤： 步骤一： 从路网中选出若干节点作为充电站建设备选节点， 根据电动汽车年均充电总 量和规划年电动汽车数量预测需规划的充电站数量， 根据路网节点车流量监测和规划年电 动汽车数量预测进行规划年电动汽车充电需求预测， 选择以耗电量最小的充电站进行充 电， 以配电网日负荷波动最小为目标， 作出电动汽车充电站最优布局规划； 步骤二： 根据获取的电动汽车、 充电站、 配电网相关数据， 以最小电网日负荷方差波动 为规划目标， 构建最优电动汽车充电站规划模型； 电动汽车充电站规划包括电动汽车充电 站的布局位置和各站规划的充电桩功率及数量； 步骤三： 根据规划年电动汽车数量预测和各类型电动汽车年均充电总量预测需规划的 充电站数量； 根据预先在路 网中设置的充电站备选节点， 监测各时段各节点的车流量， 结合 电动汽车数量预测作出规划年各路 网节点的日充电需求； 根据配电网历史负荷数据对规划 年电网基本负荷进行 预测， 结合充电站充电负荷预测曲线， 对规划年配电网负荷进行 预测； 步骤四： 根据电动汽车充电站规划模型的约束条件求解电动汽车规划模型的最优解； 根据所属条件下的最优解， 确定充电站的布局位置与容 量。 5.根据权利要求4一种基于电动汽车充电需求预测的山地城市充电站规划方法， 其特 征在于， 对电动汽车充电负荷进行 预测， 其预测建模步骤为： 步骤S101， 通过监测现年路网各节点不同时间点的车流量Nv(t， i)， 根据车辆增长率与 电动汽车渗透率， 加以修正系 数， 预测规划年路网各节点各时间点具有充电需求的电动汽 车数量Ne(t， i)′， 构建的电动汽车充电需求预测模型为： Ne(t， i)′＝Nv(t， i)*(1+p)n*ρ *σ ％*r 其中， Ne(t， i) ′表示规划年t时刻路网i节点处具有充电需求的电动汽车数量， Nv(t， i) 为现年t时刻路网i节点处的车流量， p为今年车辆平均增长率， σ 表示各时刻节点处具有充 电需求的车占总车数量的比例， ρ 表示电动汽车渗透率， r表示修正系数， Li‑j表示任意两个 路网节点之间的距离， ΔT表示 监测车流 量时间间隔， v表示车辆车速 。 6.根据权利要求5一种基于电动汽车充电需求预测的山地城市充电站规划方法， 其特 征在于， 在完成步骤S101后进行步骤S102， 根据步骤S101预测出有充电需求的电动汽 车后， 电动汽车根据耗电量模型选择行驶过程中耗电量最低的充电站进 行充电， 考虑山地城市地 形特征对电动汽车耗电量的影响， 所述 耗电量模型为： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114169774 A 3