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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开一种基于拉丁超立方抽样的电动汽车聚合模型构建方法，属于电力系统调度控制技术领域；模型构建方法包括：对区域内EV的历史运行数据进行改进的拉丁超立方抽样，得到采样数据集；采用斯皮尔曼相关系数对采样数据集和原始数据集进行相关性分析，并基于样本间相似度对样本进行聚类，将无规律EV随机性行为数据聚合，得到具有代表性的有限场景集；根据场景集中所有EV的并网时间、离网时间以及并网初始SOC信息，对EV运行数据进行多层级处理；充分考虑用户充电需求的情况下，构建数据驱动的EV分层聚合模型，来评估EV调频能力；加强了对EV用户数据的隐私保护，更为有序处理大规模EV运行数据，为EV参与电网辅助服务提供支撑。
主权项：1.一种基于拉丁超立方抽样的电动汽车聚合模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：对区域内EV的历史运行数据进行改进的拉丁超立方抽样，得到采样数据集；采用斯皮尔曼相关系数对采样数据集和原始数据集进行相关性分析，并基于样本间相似度对样本进行聚类，将无规律EV随机性行为数据聚合，得到具有代表性的有限场景集；根据场景集中所有EV的并网时间、离网时间以及并网初始SOC信息，对EV运行数据进行多层级处理；基于对EV运行数据的多层级处理，充分考虑用户充电需求的情况下，构建数据驱动的EV分层聚合模型，来评估EV调频能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于拉丁超立方抽样的电动汽车聚合模型构建方法
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