模型概述

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。

实现步骤

1. 数据预处理

• 导入充电数据 (Charging_Data.csv)
• 导入天气数据 (Weather_Data.csv)
• 导入电价数据 (Time-of-use_Price.csv)
• 数据清洗和特征提取
• 将数据分割为训练集和测试集

2. 模型实现

• 实现LSTM模型用于时序特征学习
• 实现CVAE模型用于条件生成
• 集成LSTM和CVAE的混合模型
• 模型训练和参数优化

3. 预测评估

• 使用测试数据评估模型性能
• 实现"先聚合，后分解"的策略
• 可视化预测结果
• 计算预测误差和评估指标

4. 结果分析

• 比较不同模型的性能
• 分析影响预测精度的关键因素
• 可视化聚合评估结果

文件结构

• data_preprocessing.m: 数据预处理
• lstm_model.m: LSTM模型实现
• cvae_model.m: CVAE模型实现
• hybrid_model.m: 混合模型实现
• evaluation.m: 模型评估
• visualization.m: 结果可视化
• main.m: 主程序入口

技术要点

• 使用MATLAB Deep Learning Toolbox实现LSTM
• 使用MATLAB统计和机器学习工具箱
• 实现累积能量-功率边界模型
• 时序数据处理和预测

电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测

项目概述

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。

数据集

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。

分析内容

项目主要进行以下几方面的分析：

1. 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）
2. 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）
3. 区域差异分析：比较不同区域的数据集特征（comparison_dataset_in_location.py）
4. 充电功率分析：分析充电功率特征（comparison_power.py）
5. 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）
6. 故障率分析：分析两年内的故障率变化（failure_analysis.py）
7. 充电频率分析：分析充电频率特征（charging_frequency.py）
8. 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）
9. 功率分析：分析13个站点的功率特征（power_at_13_sites.py）
10. 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）

理论基础

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：

1. 可调能力评估方法：采用累积能量-功率边界模型，考虑充放电过程与需求电量的灵活性，对充电和换电设施的可调能力进行统一评估
2. 场景预测方法：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
3. 聚合策略："先聚合，后分解"的策略处理大规模电动汽车充电数据

开发日志

2025-05-9

• 目的：阅读项目代码和理解项目背景
• 完成任务：
  • 查看项目所有主要代码文件和数据文件结构
  • 看PDF论文
  • 理解了项目的理论基础和核心算法
• 修改文件：创建了README.md文件总结项目情况

技术栈

• 数据分析：Python、Pandas、NumPy
• 可视化：Matplotlib、Seaborn
• 机器学习：Scikit-learn（K-means聚类）

分析结果

通过对充电数据的分析，项目旨在：

1. 了解充电行为模式和特征
2. 分析分时电价对充电行为的影响
3. 研究不同区域的充电特征差异
4. 评估充电设施的故障率和性能
5. 探索充电设施的可调能力聚合潜力

总结

主要目的

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。

完成的主要任务

1. 浏览项目的目录结构
2. 检查多个Python代码文件的内容
3. 查看CSV数据文件的结构和内容
4. 创建README.md文件总结项目内容

使用的技术栈

• Python
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn
• Seaborn

2025-05-09

• 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

技术栈

• 数据分析：Python、Pandas、NumPy, MATLAB
• 可视化：Matplotlib、Seaborn, MATLAB图表
• 机器学习：Scikit-learn（K-means聚类）
• 深度学习：MATLAB Deep Learning Toolbox (LSTM, CVAE)

分析结果

通过对充电数据的分析和模型预测，旨在：

1. 了解充电行为模式和特征
2. 分析分时电价对充电行为的影响
3. 研究不同区域的充电特征差异
4. 评估充电设施的故障率和性能
5. 探索充电设施的可调能力聚合潜力
6. 使用混合深度学习模型准确预测充电负荷
7. 评估电动汽车充电设施提供需求响应服务的能力

MATLAB实现

MATLAB实现论文中提出的预测模型和聚合评估方法。实现包括以下文件：

核心文件

• data_preprocessing.m：数据预处理，包括数据导入、清洗和特征提取
• lstm_model.m：实现LSTM深度学习模型用于时序预测
• cvae_model.m：实现条件变分自编码器模型用于场景生成
• hybrid_model.m：结合LSTM和CVAE的混合模型实现
• flexibility_boundary_model.m：实现累积能量-功率边界模型
• evaluation.m：模型评估脚本，计算和比较不同模型的性能指标
• visualization.m：可视化预测结果和边界模型
• main.m：主程序，执行完整的模型训练和评估流程