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申请/专利权人：天津大学
摘要：基于激励意愿决策框架的稳定V2G能力评估方法及装置，该方法获取各目的地停留EV用户的当前状态信息及历史V2G参与数据；通过设置电池性能、到达时间、出发时间客观约束条件，构建每辆已知当前状态信息的EV的最大放电可行域；构建单位放电三角形模型，确定每辆空闲停留EV在最大放电可行域内的稳定放电时段；通过统计，获得指定区域内所有空闲停留EV的最大稳定放电潜力；根据激励‑意愿‑决策框架确定可放电EV用户的V2G决策；确定可放电EV用户的V2G参与状态；统计可放电EV用户的V2G参与状态，评估获得可放电EV用户的实际V2G能力。本发明结合最大放电潜力评估及多属性影响因素下用户决策，可评估最大稳定V2G能力。
主权项：1.基于激励意愿决策框架的稳定V2G能力评估方法，其特征在于，包括：通过对评估区域内各目的地停留EV用户的信息数据进行收集，获取各目的地停留EV用户的当前状态信息及历史V2G参与数据；根据获取的各目的地停留EV用户的当前状态信息，通过设置电池性能、到达时间、出发时间客观约束条件，构建每辆已知当前状态信息的EV的最大放电可行域；构建单位放电三角形模型，通过所述单位放电三角形模型，确定每辆空闲停留EV在所述最大放电可行域内的稳定放电时段；对指定区域内所有空闲停留EV的稳定放电时段进行统计，获得所述指定区域内所有空闲停留EV的最大稳定放电潜力；根据激励-意愿-决策框架确定可放电EV用户的V2G决策；通过所述可放电EV用户的V2G决策确定所述可放电EV用户的V2G参与状态；统计设定区域内各时间段的所述可放电EV用户的V2G参与状态，评估获得所述设定区域内所述可放电EV用户的实际V2G能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于激励意愿决策框架的稳定V2G能力评估方法及装置
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