恭喜國網黑龍江省電力有限公司佳木斯供電公司;國家電網有限公司徐毓皓獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜國網黑龍江省電力有限公司佳木斯供電公司;國家電網有限公司申請的專利一種鄉村微電網內寒地農機車充電需求預測方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119090229B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411235636.4,技術領域涉及:G06Q10/0631;該發明授權一種鄉村微電網內寒地農機車充電需求預測方法及系統是由徐毓皓;李雙厚;楊振國;趙志剛;張曉宇;任佳;魏永志;于景路;閆峻;周啟迪;金瑋琦;王成龍設計研發完成,并于2024-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種鄉村微電網內寒地農機車充電需求預測方法及系統在說明書摘要公布了:本申請涉及智能電網技術領域,具體涉及一種鄉村微電網內寒地農機車充電需求預測方法及系統,該方法包括:獲取每天各采樣時刻所有充電樁的總的充電功率作為各采樣時刻的觀測值,結合蒙特卡洛模擬算法獲取對應的預測值;基于局部時間窗口內觀測值的趨勢特征,結合局部時間窗口內的觀測值與擬合值之間的差異,得到各采樣時刻的負荷干擾度;基于各采樣時刻之前多個采樣時刻的數據波動情況得到各采樣時刻的偏差度,結合所述負荷干擾度得到各采樣時刻的噪聲評估因子,以獲取自適應卡爾曼增益,得到各采樣時刻的最優預測值以及未來時刻的預測修正值。本申請可提高充電負荷的預測精度,保證需求預測的準確性。
本發明授權一種鄉村微電網內寒地農機車充電需求預測方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種鄉村微電網內寒地農機車充電需求預測方法,其特征在于,包括以下步驟:獲取每天各采樣時刻所有充電樁的總的充電功率作為各采樣時刻的觀測值,結合蒙特卡洛模擬算法獲取對應的預測值;各采樣時刻之前的多個采樣時刻組成各采樣時刻的局部時間窗口,基于局部時間窗口內觀測值的趨勢特征計算各采樣時刻的趨勢評估系數,結合局部時間窗口內的觀測值與擬合值之間的差異,得到各采樣時刻的負荷干擾度;分析各采樣時刻之前多個采樣時刻對應觀測值與預測值的差異值,基于各采樣時刻之前多個采樣時刻的所述差異值的極差及平均水平,得到各采樣時刻的偏差度,結合所述負荷干擾度得到各采樣時刻的噪聲評估因子;根據各采樣時刻的噪聲評估因子得到各采樣時刻的自適應卡爾曼增益,以獲取各采樣時刻的最優預測值,結合未來時刻的預測值以及未來時刻與當前采樣時刻的距離,獲取未來時刻的預測修正值;所述各采樣時刻的趨勢評估系數計算公式為: 式中,B表示當前采樣時刻的趨勢評估系數,Δτ表示當前采樣時刻的局部時間窗口內所有觀測值進行時間序列分解后的趨勢項強度,exp表示以自然常數為底的指數函數,ΔL表示當前采樣時刻的局部時間窗口內對所有觀測值擬合對應擬合直線的斜率;所述各采樣時刻的負荷干擾度計算公式為: 式中,A表示當前采樣時刻的負載干擾度,W表示當前采樣時刻的局部時間窗口內觀測值的個數,Li和Ri分別表示當前采樣時刻的局部時間窗口內第i個采樣時刻在對應擬合直線上的擬合值和第i個采樣時刻的觀測值,||為取絕對值;所述差異值為各采樣時刻對應觀測值與預測值的差值取絕對值;所述各采樣時刻的偏差度對應計算公式為:C=R×μ;式中,C表示當前采樣時刻的偏差度,R和μ分別表示當前采樣時刻的局部時間窗口內所有所述差異值的極差和均值;所述各采樣時刻的噪聲評估因子對應計算公式為:ω=ω0×ε×normA+C;式中,ω表示當前采樣時刻的噪聲評估因子,ω0表示預設初值噪聲估計值,ε表示預設放縮因子,norm表示歸一化函數,A、C分別表示當前采樣時刻的負載干擾度、偏差度;所述各采樣時刻的自適應卡爾曼增益進一步包括:根據各采樣時刻的預測值、觀測值,以及各采樣時刻的噪聲評估因子,采用卡爾曼濾波算法,得到各采樣時刻的卡爾曼增益;所述最優預測值進一步包括:根據各采樣時刻的前一采樣時刻的最優估計值、各采樣時刻的觀測值、預測值和自適應卡爾曼增益,采用卡爾曼濾波算法得到各采樣時刻的最優預測值;所述預測修正值進一步包括:對于當天當前采樣時刻之后的第t個時刻,將當前時刻的最優預測值、所述第t個時刻的預測值,以及所述第t個時刻的卡爾曼增益,采用卡爾曼濾波算法,獲取所述第t個時刻的預測修正值;其中,所述第t個時刻的卡爾曼增益Kt的表達式為:Kt=Kt′+Kot-to,式中,Kt′表示當天的前一天第t個時刻的卡爾曼增益,若當天為第一次預測,則Kt′=0,Ko表示當前采樣時刻to的卡爾曼增益。
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