CN119398399A 一种动态分析的充电桩规划方法 （北京首兴安成电力工程有限公司）

信息数据；根据地理信息数据构建空间分析模2步骤S1：获取目标区域内的电动汽车使用数据，根据步骤S3：根据预获取的不同类型充电桩的技术参数以及步骤S4：根据目标区域的电网信息构建电力系统容量模步骤S5：根据预设的性能目标以及性能评估数据对2.根据权利要求1所述的动态分析的充电桩规划方法步骤S15：根据车辆类型数据对行驶模式特征数据以及充电行为特征数据进行不同类3.根据权利要求2所述的动态分析的充电桩规划方步骤S161：对行驶模式特征数据、充电行为特征数据步骤S162：对综合特征数据集进行时间序列处理，并进行步骤S163：对综合特征时间序列数据以及充电需求数据进行相3步骤S164：根据相关系数数据对综合特征数据4.根据权利要求3所述的动态分析的充电桩规划方法，其特征在步骤S171：根据充电需求预测模型进行基于不同的交通流步骤S173：将充电情景模拟数据输入充步骤S174：对充电需求预测结果数据进行基于时间维度步骤S24：根据预设的位置约束条件集对空间分析模型以及充电需求分布图数据进行步骤S251：对道路网络数据对初步候选位置集进行候选 4步骤S253：根据预设的设施类型权重对周边设施原始数据步骤S254：根据电网分布数据计算每个候选位置到最步骤S2553：根据初步综合评分数据进行基于候选位置之间的空间关系的空间自相关5步骤S44：根据电网负荷影响评估数据，对不满足电网承载能力要求的充电桩进行调步骤S51：根据预设的性能目标对性能评估数据进行不满足预设性能目标的充电站位6步骤S3：根据预获取的不同类型充电桩的技术参数以及成本数据建立充电桩性能成本模型，并根据位置适宜性评分数据进行基于成本覆盖范围服务质量的多目标优7术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范8步骤S3：根据预获取的不同类型充电桩的技术参数以及成本数据建立充电桩性能成本模型，并根据位置适宜性评分数据进行基于成本覆盖范围服务质量的多目标优9[0014]步骤S3：根据预获取的不同类型充电桩的技术参数以及成本数据建立充电桩性能成本模型，并根据位置适宜性评分数据进行基于成本覆盖范围服务质量的多目标优步骤S13：对电动汽车标准数据进行基于平均行驶距离以及频率的行驶模式特征步骤S15：根据车辆类型数据对行驶模式特征数据以及充电行为特征数据进行不[0022]步骤S13：对电动汽车标准数据进行基于平均行驶距离以及频率的行驶模式特征[0024]步骤S15：根据车辆类型数据对行驶模式特征数据以及充电行为特征数据进行不本发明实施例将车辆类型数据与行驶模式特征数据及充电行为特征数据进行整通过提取平均行驶距离和频率等行驶模式特征，能够准确识别电动汽车的行驶习惯和模按照车辆ID或其他唯一标识符合并成一个综合特征数据集，确保合并后的数据格式一致，本发明实施例按时间顺序对综合特征数据集进行排序，确保时间顺序的正确性；[0032]步骤S164：根据相关系数数据对综合特征数据集进行基于基尼不纯度的特征选[0034]本发明实施例选择决策树模型作为预测工具，使用需求关键特征集作为输入特不同的交通流量包括早高峰充电需求增加、晚高峰充电需求增加以及全天均匀充电需求，不同的行驶模式包括城市内短途行驶为主、城市和郊区混合行驶以及长途高速行驶为主，和充电需求的各个组合生成不同的情景配置，每种配置会对应一个具体的参数设置数据本发明实施例确定蒙特卡洛模拟的运行次数（如10步骤S24：根据预设的位置约束条件集对空间分析模型以及充电需求分布图数据插补或删除，确保数据完整性；将不同来源的数据转化为统一的格式（如GeoJSON、[0046]步骤S24：根据预设的位置约束条件集对空间分析模型以及充电需求分布图数据[0060]步骤S2553：根据初步综合评分数据进行基于候选位置之间的空间关系的空间自可以识别候选位置之间的空间相关性，帮助了解位置之间的相对优劣关系和空间分布模充电桩供应商或市场调研报告中获取相关的成本数据。将步骤S31收集的技术参数数据与历史数据或测试数据验证模型的准确性，确保模型能够合理预测不同充电桩的性能和成在技术性能和经济成本之间找到平衡点，有助于选择在性能和成本上最优的充电桩类型；性能成本评估数据为决策提供了量化的依据，帮助在多个充电桩选择方案中找到最符合量建立变电站容量限制模型，确保变电站在各个负荷条件下不超过其承载能力。将电网拓扑结构模型、线路容量限制模型和变电站容量限制模型进行集成，形成一个全面的电力系统容量模型。[0077]本发明获取电网信息数据能够全面了解目标区域的电力基础设施，包括变电站、步骤S51：根据预设的性能目标对性能评估数据进行不满足预设性能目标的充电标差数据为后续的优化提供了具体的改进方向，确保优化过程有针对性并能解