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申请/专利权人：南京工程学院

摘要：本发明公开一种基于层次量子聚类与用户画像的EV充电负荷预测方法，对用户特征采用熵权法获取权重，通过层次量子聚类的方法对加权后的用户特征参数进行聚类以获得不同的用户群体，使用核密度估计法获得各个群体用户特征的概率分布，根据层次量子聚类法获得不同精度的用户分类，根据用户特征的分布将用户的每个特征进行“编码”以形成用户画像，考虑充电和放电的损耗、电池退化的情况对电动汽车的荷电状态进行修正，引入恒流恒压充电时功率衰减模型对用户充电进行模拟。最后使用蒙特卡洛法对用户的出行行为以及充电行为进行模拟，验证了采用此方法可以在多精度下预测大规模的电动汽车负荷变化情况，为用户群体分类和地区电网运行提供思路。

主权项：1.一种基于层次量子聚类与用户画像的EV充电负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、获取用户特征数据，剔除强相关特征后计算每个特征的权重；其中，获取用户特征数据，对用户特征进行相关性分析并剔除强相关特征；筛选后对剩余特征数据进行归一化处理，并应用熵权法以确定每个特征的权重；步骤B、对每个特征的权重值应用改进的量子聚类算法进行聚类，并调整超参数，得到一系列不同聚类数量的用户分组和分组标签，并通过聚类内部评价指标筛选聚类数量，对各个分组的用户数据的各个特征采用核密度估计法得到概率密度函数；步骤C、针对步骤A中剔除强相关特征后的用户特征数据，将各个用户特征划分若干区间并编号，排列组合作为用户id；基于不同区间人数的分布情况抽取用户id作为虚拟用户，通过步骤B中以对组中心的距离判断用户id处于哪一个分组，当确定用户分组后，抽取该分组的概率密度函数，以确定该虚拟用户的用户特征；步骤D、获取电动汽车的原始车辆参数：结合虚拟用户的用户特征的不同对各个车型进行评分，以确定各个用户合适的车型从而得到车辆参数；得到的车辆参数和该用户特征参数共同组成虚拟用户特有的用户画像；步骤E、基于虚拟用户的行驶里程和充电次数采用电池退化模型预估该虚拟用户的电池容量变化，基于充电过程和放电过程中的损耗对电池容量和续驶里程进行修正；考虑了电动汽车在恒流恒压充电过程中内阻的变化，将充电阶段分解成恒功率的恒流充电阶段和功率衰减的恒压充电阶段；步骤F、将得到的虚拟用户出行数据和车辆数据作为输入，设计了虚拟用户在一天的充电行为，在步骤E的基础上，采用蒙特卡洛法对随机抽取大量虚拟用户进行模拟，得出负荷预测数据。

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