(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211208893.X (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 北京华电能源互联网研究院有限公 司 地址 102206 北京市昌平区回龙观镇朱辛 庄北农路2号 申请人 国网智慧车联网技 术有限公司 　 国网浙江电动汽车服 务有限公司 　 国网浙江省电力有限公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 刘明光　王文　张杨　刘敦楠　 杨烨　韩莹竹　栾捷　彭晓峰　 袁军　奚悦　彭代文　海晓涛　 方向亮　仲宇璐　(74)专利代理 机构 北京盛询知识产权代理有限 公司 11901 专利代理师 张先蓉 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于备用 辅助服务的电动汽车负荷聚 合方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于备用 辅助服务的电 动汽车负荷聚合方法和系统， 方法包括： 根据神 经网络构建响应用户选取模型， 根据响应用户选 取模型获取电网区域内的响应用户； 给响应用户 发送响应信号， 获取响应信息； 根据响应用户和 对应的响应信息构建负荷聚合模 型， 负荷聚合模 型用于电动汽车负荷聚合。 系统包括： 响应用户 选取模型模块、 响应用户模块、 响应信息模块、 负 荷聚合模型模块和负荷聚合模块。 本发明通过神 经网络构建响应用户选取模型， 能够更准确地选 出电网区域内的响应用户， 通过构建负荷聚合模 型， 能够更精 准地根据负荷聚合目标量选出最终 的合作响应用户， 完成电动汽车负荷聚合。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115481921 A 2022.12.16 CN 115481921 A 1.一种基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 构建响应用户选取模型； S2、 基于所述响应用户选取模型， 获取电网区域内的响应用户； S3、 给所述响应用户发送响应信号， 获取响应信息； S4、 基于所述响应用户和所述响应信息， 构建负荷聚合模型； S5、 基于所述负荷聚合模型， 进行电动汽车负荷聚合。 2.根据权利要求1所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合方法， 其特 征在于： 所述S1中构建所述响应用户选取模型的方法如下： S1.1、 由所述电网区域内所有的电动汽车用户、 所述响应用户、 经济指标特性、 能量存 储特性、 用户需求特性、 用户收益预期目标 特性和用户响应潜力特性构成样本集； S1.2、 将所述样本集按比例随机划分为训练集、 测试集和验证集； S1.3、 构建三层神经网络， 将所述训练集输入所述神经网络中， 训练所述神经网络直至 收敛； S1.4、 将所述测试集输入收敛后的所述神经网络进行测试， 完 善所述神经网络； S1.5、 将所述验证集输入完善后的所述神经网络中进行验证， 得到所述响应用户选取 模型。 3.根据权利要求2所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合方法， 其特 征在于： 所述S1.3中所述神经网络的输入层包括： 所述电网区域内所有 的电动汽车用户、 所述 经济指标特性、 所述能量存储特性、 所述用户需求特性、 所述用户收益预期目标特性和所述 用户响应潜力特性； 输出层包括： 所述响应用户。 4.根据权利要求1所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合方法， 其特 征在于： 所述S3中所述响应信号包括： 停止充电信号和向电网反向送电信号。 5.根据权利要求1所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合方法， 其特 征在于： 所述S3中所述响应信息是每 个所述响应用户响应不同所述响应信号时的概 率。 6.根据权利要求1所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合方法， 其特 征在于： 所述S4中所述负荷聚合模型的输入层包括： 所述响应用户、 所述响应信息、 所述响应用 户在所述响应信号下贡献 的负荷聚合量和负荷聚合 目标量； 输出层包括： 负荷聚合商在所 述负荷聚合目标量下选取的合作响应用户。 7.一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合系统， 其特征在于， 包括响应用户选取 模型模块、 响应用户模块、 响应信息模块、 负荷聚合模型模块和负荷聚合模块： 所述响应用户选取模型模块， 用于构建响应用户选取模型； 所述响应用户模块， 用于基于所述响应用户选取模型， 获取电网区域内的响应用户； 响应信息模块， 用于给 所述响应用户发送响应信号， 获取响应信息； 所述负荷聚合模型模块， 用于基于所述响应用户和所述响应信息， 构建负荷聚合模型； 所述负荷聚合模块， 用于基于所述负荷聚合模型， 进行电动汽车负荷聚合。 8.根据权利要求7 所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合系统， 其特 征在于： 所述响应用户选取模型模块中构建所述响应用户选取模型的方法如下： 由所述电网区域内所有的电动汽车用户、 所述响应用户、 经济指标特性、 能量存储特 性、 用户需求特性、 用户收益预期目标 特性和用户响应潜力特性构成样本集；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481921 A 2将所述样本集按比例随机划分为训练集、 测试集和验证集； 构建三层神经网络， 将所述训练集输入所述神经网络中， 训练所述神经网络直至收敛； 将所述测试集输入收敛后的所述神经网络进行测试， 完 善所述神经网络； 将所述验证集输入完 善后的所述神经网络中进行验证， 得到所述响应用户选取模型。 9.根据权利要求8所述的基于备用辅助服 务的电动汽车负荷聚合系统， 其特 征在于： 所述神经网络的输入层包括： 所述电网区域内所有的 电动汽车用户、 所述经济指标特 性、 所述能量存储特性、 所述用户需求特性、 所述用户收益预期目标特性和所述用户响应潜 力特性； 输出层包括： 所述响应用户。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481921 A 3