基于多模型融合的电动汽车V2G可调能力辨识与引导系统
申请号:CN202511235509
申请日期:2025-09-01
公开号:CN120823074A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多模型融合的电动汽车V2G可调能力辨识与引导系统,包括数据采集模块、数据处理模块、模型计算模块、策略生成模块及策略执行与反馈模块。数据采集模块通过接口实时获取电动汽车运行数据、电网运行数据、用户行为数据及外部环境数据;数据处理模块对采集数据进行清洗、预处理与特征提取;模型计算模块包括负荷预测子模块、可调节能力评估子模块和用户行为分析子模块,分别用于多时空尺度负荷预测、实时能力评估及用户响应概率预测;策略生成模块基于强化学习生成个性化动态引导策略。本发明提高了负荷预测精度和可调节能力评估的实时性与准确性,增强了引导策略的针对性和用户响应率,具有电网调控及新能源消纳应用价值。
技术关键词
引导系统
多模型
数据处理模块
电网运行数据
数据采集模块
子模块
策略
多时空尺度
长短期记忆网络
强化学习算法
在线辨识技术
灰色模型
深度强化学习方法
负荷预测精度
引入注意力机制
负荷预测模型
充放电数据
机器学习方法