电动汽车充电负荷预测：多源信息融合与电网影响分析

"融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响" 本文主要探讨了电动汽车充电负荷预测的问题，特别是如何结合多种来源的信息来更好地预测电动汽车的时空分布充电负荷，并评估这种负荷对配电网的影响。电动汽车充电负荷由于其随机性和时空不确定性，给电网管理带来了挑战。为了解决这个问题，研究者提出了一种综合模型，该模型整合了路网、交通、电网、天气、车辆数据以及充电设施等多源信息。 首先，通过图论方法建立了城市路网和电网信息模型，这有助于理解两者之间的相互作用和耦合关系。在模型中，出行链的概念被引入，用以描述用户的出行行为和充电需求。通过概率函数，研究人员拟合了车辆首次出行的时间和在目的地的停留时间。接着，利用Dijkstra算法规划车辆的出行路径，计算出各段行程的距离，同时结合道路等级和交通流量信息，估算出车辆的行驶速度，进而确定行程时间和电池状态。 在考虑充电需求的条件下，根据行程目的地的特定条件，模型能够计算出充电时长和对应的充电负荷。为了全面模拟电动汽车在不同功能区的出行时间和空间充电负荷分布，研究采用了蒙特卡洛方法。将这些预测的充电负荷分配到相应的电网节点后，研究人员通过时间序列潮流计算来评估无序充电对电网负荷、电压稳定性和网络损耗的影响。 案例分析部分，研究设置了不同场景，预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线，深入分析了各种因素（如出行模式、充电策略等）如何影响充电负荷分布以及对电网性能的影响。结果表明，提出的模型能有效预测充电负荷并评估其对配电网的潜在影响，从而为优化电网管理和规划提供依据。 关键词涉及电动汽车、多源信息融合、充电负荷预测、路网-电网耦合、时空模型、配电网分析、蒙特卡洛模拟和Dijkstra算法，这些都是解决电动汽车充电负荷预测和电网影响评估的关键技术与概念。通过这种方式，研究为电动汽车大规模接入电网后的管理和规划提供了科学的预测工具和决策支持。