面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络。针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法。首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况。在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充电热点。然后,对充电站间的竞争依赖关系、地理位置特征及用户充电偏好间的相互作用进行建模,进而提出了充电站在网络中的使用效益评分函数。最后,建立了以最大化充电站网络使用效益为目标的充电站网络优化模型,并提出了基于充电热点的启发式网络扩展算法进行模型求解,从而获取最佳充电站网络布局。以一个典型的城区为例进行的实验测试结果表明,该方法不仅能在消除冗余站点的同时提高充电站利用率,而且能够识别充电站网络拥堵区域,为政府规划部门解决充电难问题提供了决策支持。     

电动汽车动态充电路径规划技术研究

电动汽车逐渐进入城市交通网,成为一种新型节能环保的交通工具。近年来,随着移动通信技术的发展,动态交通信息的发布和导航依靠互联网进行,可以满足交通信息传输的要求,促进电动汽车动态导航技术的发展。在此背景下,本文提出一种"中心服务式"电动汽车动态充电路径规划服务系统架构,并通过GIS技术最终实现了需充电电动汽车在各充电站的最优分配,从而保证用户、电动汽车、充电站的协调和统一,可减少用户寻找充电站及充电时间,提高运行效率。     

分布式光伏充电站Web实时监控平台设计

随着光伏充电站基础设施的广泛建设,为电动汽车用户提供便利的同时,也为其管理带来了巨大的挑战;为了实现对光伏充电站更加有效的管理,在分析分布式光伏充电站数据通信方案的基础上,设计了一种光伏充电站Web实时监控平台;该平台基于ZigBee技术、GPRS-DTU技术、HTTP协议设计了直流充电桩无线传感器数据采集方案,部署数据库服务器、Web服务器以克服充电站无人值守的问题,实现对该分布式系统的集中管控,同时设计用于充电预约、监控、提醒等功能的安卓用户APP以提升用户体验,并对该系统进行实验验证;经验证,该设计方案能够有效实现对分布式光伏充电站的实时数据采集与Web端集中管控,为充电站无人值守与远程监控提供了一种有效的技术解决方案。     

新能源汽车充电服务APP的设计与实现

本文主要完成了一个基于J2EE技术的新能源汽车充电服务移动应用系统的设计与实现。本系统提供充电桩的查询功能、地图功能、导航功能、预约功能、充电功能、支付功能、账户管理功能等。用户能够通过充电服务APP快速的找到附近的充电站,预约电桩,在充电完成后通过本软件向充电桩运营商付费。     

基于轨迹数据的出租车充电站选址方法

针对目前电动汽车充电桩利用率低、充电站盈利困难的问题,提出了一种基于轨迹数据的出租车充电站选址方法。分析了出租车停留状态的轨迹数据特性,提取可支持车辆充电时长的出租车停留点。对停留点进行地图匹配,筛选掉在道路上的停留点。对非道路区域停留点进行聚类,得出多辆车停留密集区域作为充电站地点区域。分析了停留点的时间分布,以充电站区域停留点高峰时候的停留点数为参考对充电站定容。以福州市4?416辆出租车的轨迹数据为实验样本得出了16个充电站的选址方案,以司机的充电便利性与充电站的经济性进行合理性分析。结果表明：在选出的充电站中涉及了2?741辆车,可为六成以上的出租车提供非运营状态下充电,折旧期（六年）内充电站总盈利为4?316.56万元。可见,该方法既能为车主提供充电便利,又可有效保证充电站的盈利,可为电动出租车充电站建设与运营提供有效参考。     

充电站内引导电动汽车有序充电控制方法仿真

传统的电动汽车充电控制通常采用基于多代理、基于T-S模糊控制器、基于交替方向乘子的有序充电控制方法,但这几种方法的电网负荷波动率较高,为此提出一种充电站内引导电动汽车有序充电控制方法。应用滚动优化法对集中充电站进行充电时段划分;结合灰色理论对电动汽车用户短期的用电负荷状况进行预测,通过预测未来一段时间的电动汽车用户用电负荷值,对各个时段电动汽车用户的充电计划进行优化求解,最终实现电动汽车有序充电控制。为了验证上述方法的有效性,与三种传统控制方法进行对比,得出上述方法的充电负荷波动率为49.2%,通过比较可知,所提方法的充电负荷波动率最低,证明了上述方法的有效性。     

面向互联网的智能充电服务与运营平台设计

随着电动汽车行业的快速发展,近年来已经有很多关于电动汽车充电服务与运营管理相关的研究与应用,但是结合海量智能充电桩的业务信息,在技术架构、前置采集、计费模式兼容、安全防护措施、突出用户体验等几个方面仍然缺乏整体可靠的综合解决方案。为此,提出了面向互联网的海量智能充电桩的电动汽车充电服务运营平台,对实际充电服务与运营业务、平台技术应用进行了详细分析与设计。进一步增强平台运营的可靠性和充电服务应用交互的便捷性,提升终端用户体验,为电动汽车与配套充电设施的大规模推广部署提供一种有效的智能化解决方案。     

时空需求下的电动汽车充电设施选址优化模型

针对电动汽车充电站布局位置不合理、充电利用率较低等问题，提出了一种时空需求下的充电设施选址优化模型STDM。通过对电动汽车出行数据的时空分布特征进行挖掘，结合电动汽车的出行与充电行为构建充电需求预测模型来获得区域内时空需求分布；采用基于时空统计量的方法获取需求热点区域，考虑到充电站服务覆盖问题，定义充电覆盖率作为模型评估参数；在此基础上从用户角度与运营和社会角度综合构建电动汽车到站距离成本、充电站建设运行成本和碳排放成本的优化模型。最后通过实际数据验证模型的可行性和有效性。结果表明，模型得出了区域内12个充电站的选址方案降低综合成本，同时确定充电站的布局位置与充电桩数量；此外，采用所提方法得到的模型选址结果相比于其他文献方法能够有效缩短电动汽车到站距离，并提高到站覆盖率。     

基于动态服务价的充电站有序充电控制方法

由于电动汽车的不断增长与不均衡发展,社会中的大多充电站存在着部分充电设施闲置与部分充电排队并存的现象。为了解决电动汽车充电困难与充电设施利用率低这一对新矛盾,本文首先调查分析了各种电动车辆的出行习惯和充电特点,然后对社会充电站归纳成城市公共充电站和公交物流车等专用充电站两类,提出了分时电价响应和动态服务价响应两种有序充电方式,并制定以风电、光伏等绿色新能源出力反向激励的动态服务价引导机制,建立了以用户充电费用最低为目标的数学模型。最后通过仿真分析,分时电价响应、动态服务价响应有序充电方式下均比无序充电方式降低负荷波动性,动态服务价响应有序充电方式能够有效提高西部地区绿色电能利用率,大幅减少弃风弃光,为环境保护、能源结构调整起到重要作用。     

数据挖掘技术及其在数字图书馆中的应用

随着数字图书馆馆藏内容的不断膨胀,用户访问量不断攀升,数字图书馆的设计和管理变得更加复杂和繁重。服务是数字图书馆工作的核心。高质量的服务需要好的网络辅助工具,根据用户的访问时间、访问频度和访问兴趣动态的调整页面结构,提供个性化的信息服务,更好地帮助读者进行信息检索。数据挖掘技术为此类问题提供了技术支持。     

基于C/S和图形化的用户供电可靠性信息系统

针对我国供电部门统计用户供电可靠性指标存在数据量大,易出错,致使统计数据上报不及时、不准确的问题,采用图形化技术设计出了针对配电网的专用绘图平台;利用配电网设备自动分层编号技术和配电网络分层搜索技术,实现了配电网的模拟操作与模拟运行,同时系统自动记录相关信息,进而实现用户供电可靠性指标计算、用户供电情况统计及设备管理等功能。达到了配电网设备操作与数据统计一体化管理的效果;系统采用C/S网络体系结构,实现数据远程共享。通过实际应用验证了该系统功能完善、交互性强、计算准确,同时具有操作直观、灵活、可靠等特点。     

基于全息时标量测数据挖掘的配电网设备健康状态诊断分析

大数据、数据挖掘等新技术的出现和进步,为建设智能配电网提供了新的技术手段。为实现对配电网运行状态的真实还原、精细分析和精准预测,详实有效的配电网设备运行数据记录和支撑是关键,研究了配电网全息时标量测数据的变化即存储技术,基于全息时标量测数据研究了配电网设备健康状态诊断的方法,对配电网历史数据以及模型信息等进行了深入的数据挖掘,通过聚类分析、线性回归算法、熵权法等建立了设备状态诊断模型和评价体系,实现了对设备故障评估和预警分析等,为及时发现配电网的薄弱环节,保障配电网设备的安全稳定运行提供了有效手段。系统已在地市供电公司的配电网诊断方法研究与实现项目中得到实际应用,很好地满足了地市供电公司的配电网精益化管理需求。     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

面向综合效益的城市充电网点规划研究

随着国家大力发展新能源汽车的政策,电动汽车和充电基础设施规模不断扩大,如何科学地规划充电网点成为亟待解决的问题。本文根据分期规划的原则,采用基于注意力机制的长短期记忆网络进行充电需求预测,使用量子粒子群优化算法进行近期充电网点选址定容,然后根据Voronoi图来划分远期充电站服务区域,从而建立了充电网点精准规划模型。通过对杭州市钱江世纪城区域进行验证,表明本文模型在科学规划充电网点的同时,能够实现电网、企业、用户的多方共赢。     

基于物联网的智能感知电动汽车辅助管理系统方案

参考相关规定及标准,结合国家电网智能电网建设,采用平台化、模块化、组件化的面向服务架构（SOA）设计思想,设计并实施电动汽车充电站信息化平台建设,为充电设施网络智能管理提供全套信息化服务解决方案。     

基于Counting Bloom Filter的海量网页快速去重研究

随着网络技术和电力信息化业务的不断发展,网络信息越发膨胀,将导致互联网和电力信息网中存在海量网页冗余的现象,这类现象将会使数据挖掘、快速检索的复杂度加大,从而对网络设备和存储设备的性能带来了巨大的挑战,因此研究海量网页快速去重是非常有必要的。网页去重是从给定的大量的数据集合中检测出冗余的网页,然后将冗余的网页从该数据集合中去除的过程,其中基于同源网页的URL去重的研究已经取得了很大的发,但是针对海量网页去重问题,目前还没有很好的解决方案,本文在基于MD5指纹库网页去重算法的基础上,结合Counting Bloom filter算法的特性,提出了一种快速去重算法IMP-CMFilter。该算法通过减少I/0频繁操作,来提高海量网页去重的效率。实验表明,IMP-CMFilter算法的有效性。     

计算智能在电动车充电站规划的应用研究综述

虽然近年来电动汽车销售市场在不断扩大,但过低的充电桩利用率使得电动汽车充换电服务运营商的收益并不乐观。通过大数据分析充电站的部署方式可以有效提升充电桩利用率。阐述了演化计算和群体智能主要算法的原理,研究了充电站规划的多目标优化数学模型,论述了演化计算和群体智能在充电站规划中的应用,研究了演化计算和群体智能在充电站规划过程中的改进方式,讨论了人工神经网络和模糊系统应用于充电站规划的可能性,并对发展现状和未来趋势进行了总结与展望。     

营配贯通大数据分析在供电服务平台停电信息管理中的应用

当前,供电企业在计划停电前,只能通过报纸等媒体对停电线路覆盖的全部电力客户发布相应的停电通知,这种粗放性的通知方式,已经无法满足客户服务日益精细化管理的要求。国家电网公司主持的营配数据贯通工作,在各省级电力公司取得了显著的成效,并在各系统数据融合的基础上取得了应用上的突破。营配数据贯通实现了电网设备与用户信息的融合,从电网设备数据到用户数据实现了“一张图”的布局,从而为停电影响范围分析到具体用户提供了数据和技术支撑。本文探讨了在营配贯通的基础上,加快推进供电服务平台建设,通过大数据分析实现计划停电和故障停电影响范围拓扑、停电信息分析到户和停电信息主动通知的等业务功能,进而实现客户服务管理的精细化要求和电力优质服务水平的提升。     

基于用户数据的电动汽车充电桩网络攻击模型

电动汽车(electrical vehicle, EV)的用户数据是优化EV充电成本的关键数据,对用户数据的操纵可能导致错误的充电成本,使充电桩运营商蒙受经济损失。针对EV充电桩,提出了一种基于用户数据的网络攻击模型,该模型通过篡改接入EV充电桩的用户数据生成虚假的充电计划,从而提高充电桩的充电成本。所提出的攻击模型为一种基于混合整数线性规划的两层优化模型,在上层生成注入EV充电桩的恶意用户数据,下层为EV充电计划优化算法,通过应用KKT条件使两层优化模型转化为单层优化攻击模型。仿真以一个虚拟充电站场景为例,相较于无攻击情况,该攻击模型通过提高EV的充电能量或移动EV的充电时段增加了充电站的总充电成本,验证了该攻击模型的可行性和危害性。     

基于BAS-BP模型的新能源汽车充电站相似日负荷预测

现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展。大规模使用新能源汽车可以有效地降低普通汽车尾气对大气的污染,减少了雾霾的产生,从而达到保护环境的目的。但是,大规模使用新能源汽车会增加充电站的负荷,进而造成配电网局部过负荷,加重了电力部门调度的工作量。因此,对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的。提出一种基于CEEMDAN分解与BAS-BP组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测,此方法根据分解出来的各个IMF数据中不同的特点分别对数据进行相应预测最后叠加起来。利用新能源汽车充电站所给的相似日历史数据作为输入参数进行训练所建立的模型来预测次日的负荷量。该组合模型在减小预测误差方面有所改进,研究的问题有一定应用价值。