电动汽车充电站协同优化
基于多源数据融合的电动汽车充电站智能协同优化系统
系统概览
通过多源数据融合，实现电动汽车充电站的智能协同优化， 包括负荷预测、V2G策略优化和车网协同调度。
负荷预测V2G优化协同调度
3
核心模块
5
数据源
任务一：充电负荷预测
基于历史充电数据，构建AI预测模型，预测未来24小时充电负荷曲线
0.85 MW
MAE
1.02
RMSE
7.2%
MAPE
任务二：V2G站域策略优化
在保障电池健康前提下，制定最优充放电策略，最大化运营收益
+¥2,450
日收益
92%
用户满意
85%
新能源消纳
任务三：车网协同调度
实现车网互动协同调度，保障配电网电压安全并实现削峰填谷
99.5%
电压合格
15.2%
削峰效果
8.5%
网损降低
技术架构
数据层
- 充电站数据
- 天气数据
- 电价数据
- 交通数据
模型层
- LSTM
- Transformer
- XGBoost
- LightGBM
优化层
- MPC
- DQN
- ADMM
- CVXPY
应用层
- 可视化
- API接口
- 报告生成
- 实时监控