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随着电动汽车负荷与可再生能源在电网中的渗透率不断攀升，两者的无序性和不确定性增强了发电和负荷间的不匹配功率波动，城市电能供需矛盾日益凸显。为了维护电网的安全、可靠、经济运行，需要合理引导电动汽车参与对电网的需求响应。因此，本文以大规模分散式的电动汽车为研究对象，分别从电动汽车用电数据挖掘、充电行为聚类分析和有序充电需求响应方案设计这三个方面展开研究，提出了一套基于随机森林数据挖掘和混合制电动汽车有序充电需求响应精细化策略。本文的主要研究成果有以下三点：
1）提出了基于市区电动汽车充电消费记录的充电负荷模型构建方法。建立从充电消费数据中挖掘充电负荷信息的通用步骤；基于缺失值的性质和占比，提出了对样本缺失值的处理规则；结合充电桩额定输出功率，补充构建电动汽车充电负荷模型的要素；根据电动汽车实际充电场景，提出了异常样本辨析流程并分析了异常样本出现原因。算例将英国邓迪市一整年电动汽车充电消费记录转变成相应的充电行为和充电负荷，并分析充电行为趋势、充电站运营情况和工作日、双休日和节假日的充电负荷差异。
2）提出了基于随机森林和多维尺度法的电动汽车充电行为聚类技术。分析了随机森林在本文问题中的收敛性，并将非标签的充电样本集构造成带标签混合样本集，以训练随机森林基分类器。投票生成样本相异度矩阵，并采用多维尺度法从中获取聚类结果。算例中，分别对工作日、双休日和节假日内的充电行为进行聚类分析，验证随机森林在充电行为聚类中的实用性。重点分析了每个类型充电行为在起始时刻、结束时刻、并网时长、充电速率和充电电量方面的差异和分布范围，以及用户特点和出现场景。最后采用混合高斯模型拟合特征参数分布。研究结果验证了电动汽车充电行为模式的多样性，并为精细化设计电动汽车参与需求响应策略提供了依据。
3）提出了基于积分制和分时电价的混合制电动汽车充电需求响应精细化策略。提出了充电积分理论和实施流程，并根据不匹配功率的出现时间和数值，以及参与响应的用户类型和数量，结合分时电价设定充电奖惩积分以及方案范围。考虑用户响应的不确定性，分别建立用户在分时电价、积分机制和混合机制下参与响应的古典概型。综合考虑电力公司和用户双方的效益，建立关于奖惩系数和单位积分价值的多目标优化模型。算例对比了电动汽车负荷在三种机制下的变化情况和对电网运行参数的影响。结果表明，混合机制综合了分时电价和积分机制的优势，可以有效起到降低电网建设成本、优化电网运行、保障公司收益、降低用户支出的作用，并对突发事故有较强应急调整能力。
1）提出了基于市区电动汽车充电消费记录的充电负荷模型构建方法。建立从充电消费数据中挖掘充电负荷信息的通用步骤；基于缺失值的性质和占比，提出了对样本缺失值的处理规则；结合充电桩额定输出功率，补充构建电动汽车充电负荷模型的要素；根据电动汽车实际充电场景，提出了异常样本辨析流程并分析了异常样本出现原因。算例将英国邓迪市一整年电动汽车充电消费记录转变成相应的充电行为和充电负荷，并分析充电行为趋势、充电站运营情况和工作日、双休日和节假日的充电负荷差异。
2）提出了基于随机森林和多维尺度法的电动汽车充电行为聚类技术。分析了随机森林在本文问题中的收敛性，并将非标签的充电样本集构造成带标签混合样本集，以训练随机森林基分类器。投票生成样本相异度矩阵，并采用多维尺度法从中获取聚类结果。算例中，分别对工作日、双休日和节假日内的充电行为进行聚类分析，验证随机森林在充电行为聚类中的实用性。重点分析了每个类型充电行为在起始时刻、结束时刻、并网时长、充电速率和充电电量方面的差异和分布范围，以及用户特点和出现场景。最后采用混合高斯模型拟合特征参数分布。研究结果验证了电动汽车充电行为模式的多样性，并为精细化设计电动汽车参与需求响应策略提供了依据。
3）提出了基于积分制和分时电价的混合制电动汽车充电需求响应精细化策略。提出了充电积分理论和实施流程，并根据不匹配功率的出现时间和数值，以及参与响应的用户类型和数量，结合分时电价设定充电奖惩积分以及方案范围。考虑用户响应的不确定性，分别建立用户在分时电价、积分机制和混合机制下参与响应的古典概型。综合考虑电力公司和用户双方的效益，建立关于奖惩系数和单位积分价值的多目标优化模型。算例对比了电动汽车负荷在三种机制下的变化情况和对电网运行参数的影响。结果表明，混合机制综合了分时电价和积分机制的优势，可以有效起到降低电网建设成本、优化电网运行、保障公司收益、降低用户支出的作用，并对突发事故有较强应急调整能力。