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号构建用于确定电动汽车充电策略的目标函数和户的充电成本和最大化电动汽车的充电量为目约束,用户对电池SOC的需求约束和停车期间充2依据所述动态空间充电模型,构建用于确定电动汽车充电策略的目标函数和约束条在所述电网充电策略中包括多个电动汽车分别对应的充电功在所述新增车辆的数量小于预定阈值的情况下,获取与所述新增关联特征为表示充电功率与车辆数据之间关获取在所述预定充电站充过电的多个样本电动汽车分别对应的样本车辆数据,其中,将所述多个样本电动汽车分别对应的样本充电功率以及样本车辆数据输入至神经网在所述新增车辆的数量大于预定阈值的情况下依据所述全量车辆数据与所述充电站参数,建立所述预定充电站的动态空间充电模3依据车辆离开所述预定充电站时的预期电量,与依据所述期望电量所需时长与所述期望价格,从多个候选充依据时段电价,多个候选充电模式分别对应的充电功率,多个候构建模块,用于依据所述动态空间充电模型,构建其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以456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,都应当属于本发明保护的范在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并7车的推广和应用。通过最小化充电成本和最大化充电量的目标函数以及约束条件的限制,89电模型是指基于预定充电站内车辆的全量车辆数据和充电站参数,通过对车辆充电需求、[0082]式中详细说明了电动汽车c在各种情境下的可充电时长与用户充电选择范围的关快充模式;若电动汽车c的可充电时长介于快充达到期望SOC所需时长和慢充达到期望SOC[0097]车辆c在第g段行程完成后可充入的电量与充电时长以及充电功率相关。而车辆c在该行程结束后通过充电获得的额外行驶里程则与充电电量和车辆的平均行驶耗电量有[0104](1)由于受到车载电池最大容量的限制,电动汽车在充电期间获得的充电电量与[0107]Lc,,g的值为车辆c在起始时的电池支持里程减去车辆行驶g段路在行程开始时的剩余行驶里程与该车在行程k结束时的剩余里程以及停车期间可充入的电[0116](4)用户在离开充电桩之前,需要确保充电结束时的电池充电电量达到其对电池]+bf)]+bi)]+bo)[0133]其中,*表示元素对元素的乘法运算;[ht-1,xt]表示向量ht-1和xt的拼接;σ是fiC动汽车负荷序列的特征向量F=[f1,f2,...,fN],K-shape的目标是最小化形状基底距离[0154]通过电动汽车充电负荷的聚合性分析能够分析出电动汽车充电负荷或充电功率够在单机建模聚合为全局动态空间充电模型时提供指导作用。[0158](3)解决了相关技术中确定平衡充电成本与充电电量的电网充电策略时,存在确[0162]根据本发明实施例,还提供了一种用于实施上述电网充[0176]

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