《大规模电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测》MATLAB实现计划

news2025/5/14 15:38:21

根据论文，我将复刻实现结合长短期记忆网络(LSTM)和条件变分自编码器(CVAE)的预测方法，用于电动汽车充换电设施可调能力的聚合评估与预测。

电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测

本项目专注于大规模电动汽车充换电设施的可调能力聚合评估与预测研究。通过分析充电数据、气象数据和时间电价数据，探索电动汽车充电行为模式、故障率分析以及聚类分析等多方面内容。

项目包含以下主要数据集：

Charging_Data.csv：充电交易数据，包含用户ID、充电桩ID、位置信息、区域名称、订单创建时间、交易电量、电费、服务费、交易金额、实际支付金额、开始时间、结束时间、支付时间、温度、相对湿度、降水量以及充电结束原因等信息。
Weather_Data.csv：气象数据，包含区域名称、日期、相对湿度、降水量和温度等信息。
Time-of-use_Price.csv：分时电价数据，包含时间段和对应的电价信息。

项目主要进行以下几方面的分析：

分时电价分析：研究分时电价与负荷需求之间的关系（TOU_analysis.py）
充电行为分析：比较不同数据集的充电到达时间分布（comparison_arrival_time.py）
区域差异分析：比较不同区域的数据集特征（comparison_dataset_in_location.py）
充电功率分析：分析充电功率特征（comparison_power.py）
新冠疫情影响：分析新冠疫情期间的位置和充电行为变化（location_covid19.py, difference_analysis_covid19.py）
故障率分析：分析两年内的故障率变化（failure_analysis.py）
充电频率分析：分析充电频率特征（charging_frequency.py）
聚类分析：使用K-means算法对不同区域的充电交易进行聚类分析（kmeans.py）
功率分析：分析13个站点的功率特征（power_at_13_sites.py）
衍生变量验证：验证从充电数据中提取的衍生变量（Validation_of_Derived_Variables.py）

本项目基于《大规模电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测》论文的理论基础，该论文作者为鲍志远、胡泽春（清华大学电机工程与应用电子技术系）。主要理论包括：

通过对充电数据的分析，项目旨在：

阅读并理解电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测项目的代码和数据文件。

目的：复刻实现论文中的预测模型
完成任务：
- 创建MATLAB实现计划文档
- 实现数据预处理、LSTM模型、CVAE模型、混合模型和边界模型
- 实现模型评估和结果可视化脚本
关键决策：选择LSTM+CVAE混合模型架构，实现"先聚合，后分解"策略
技术栈：MATLAB, Deep Learning Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
修改文件：
- 创建matlab_implementation_plan.md
- 创建data_preprocessing.m, lstm_model.m, cvae_model.m, hybrid_model.m
- 创建visualization.m, evaluation.m, flexibility_boundary_model.m, main.m
- 更新README.md