電動汽車充換電設施可調能力聚合評估與預測 - 使用說明文檔
概述
本腳本real_data_model.m基于論文《大規模電動汽車充換電設施可調能力聚合評估與預測》(鮑志遠，胡澤春)實現了電動汽車充電設施的負荷預測和可調能力評估。使用混合模型（LSTM神經網絡+線性回歸）進行預測，并通過累積能量-功率邊界模型評估充電設施的可調能力。
功能特點
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數據處理自適應性：
- 自動檢測數據路徑
- 多格式日期時間解析
- 強大的異常值檢測和處理
- 大文件分批處理
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預測模型實現：
- 線性回歸模型
- LSTM深度學習模型
- 加權混合模型
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充電設施聚合策略：
- 實現"先聚合，后分解"策略
- 多站點權重分配
- 區域聚合分析
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可調能力評估：
- 累積能量-功率邊界模型
- 上調/下調容量計算
- 靈活性邊界可視化
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結果輸出：
- 預測性能評估（RMSE、MAE、MAPE）
- 可視化圖表自動生成
- 結果保存為MAT文件和TXT文件
運行要求
-
MATLAB環境：
- 推薦MATLAB R2019b或更高版本
- 必要工具箱：
- Statistics and Machine Learning Toolbox
- Deep Learning Toolbox
-
數據文件：
- 必須包含以下三個文件：
Charging_Data.csv：充電站交易數據Weather_Data.csv：天氣數據Time-of-use_Price.csv：分時電價數據
- 必須包含以下三個文件：
數據格式要求
Charging_Data.csv 必須包含以下字段：
StartTime：充電開始時間（字符串格式的日期時間）EndTime：充電結束時間（字符串格式的日期時間）TransactionPower_kwh：交易電量（數值，單位kWh）DistrictName（可選）：區域名稱
Weather_Data.csv 必須包含以下字段：
Date：日期Temperature：溫度數據RelativeHumidity：相對濕度Precipitation：降水量DistrictName（可選）：區域名稱
Time-of-use_Price.csv 格式示例：
Var1,Var2,Var3,Var4
0,6,峰谷電價,0.4
6,10,峰谷電價,0.8
10,15,峰谷電價,0.6
15,18,峰谷電價,0.8
18,22,峰谷電價,1.2
22,24,峰谷電價,0.6
使用方法
準備工作
- 確保已安裝所需的MATLAB工具箱
- 將數據文件放在
Dataset文件夾中 - 確保數據文件格式正確
運行腳本
有兩種運行方式：
- 測試模式：
% 先運行test_model.m腳本，確認基本功能正常
test_model
- 完整分析：
% 運行完整的分析腳本
real_data_model
參數調整
對于完整分析，可以在腳本中調整以下關鍵參數：
% 設置參數
sample_size = 50; % 讀取的充電記錄數量，生產環境建議設為-1表示全部讀取
sequence_length = 6; % 序列長度，生產環境建議設為24小時
test_ratio = 0.2; % 測試集比例
lstm_weight = 0.7; % LSTM模型在混合模型中的權重% 設置可調能力邊界參數
params.upper_margin = 0.3; % 上調功率邊界系數
params.lower_margin = 0.2; % 下調功率邊界系數
運行結果
腳本運行完成后會生成以下輸出：
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預測結果文件：
real_data_ev_charging_results.mat：MATLAB數據文件，包含所有結果變量real_data_ev_charging_results.txt：文本報告，包含主要性能指標
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圖形輸出：
real_data_flexibility_results.png：包含三個子圖：- 充電負荷預測結果對比
- 功率邊界模型
- 累積能量容量
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控制臺輸出：
- 預處理結果
- 模型訓練信息
- 評估指標
- 可調能力評估結果
故障排除
常見問題
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數據路徑問題：
- 癥狀：提示"無法找到數據文件"
- 解決方案：確保在正確的工作目錄，或者在Dataset文件夾路徑變量中指定絕對路徑
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日期解析錯誤：
- 癥狀：提示"無法解析日期時間格式"
- 解決方案：檢查充電數據文件中的日期格式，可能需要在代碼中添加匹配的格式字符串
-
內存不足：
- 癥狀：計算過程中出現"內存不足"錯誤
- 解決方案：減小sample_size參數，或增加計算機內存
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LSTM模型訓練緩慢：
- 癥狀：LSTM模型訓練階段耗時過長
- 解決方案：減小訓練輪次（MaxEpochs），或使用GPU加速（如果可用）
調試技巧
- 嘗試分段執行腳本（按代碼中的%%分隔符）
- 檢查中間變量，特別是數據結構和格式
- 對于大數據集，先使用小樣本測試腳本功能
結論
該腳本實現論文中提出的主要方法，可以用于評估電動汽車充電設施的可調能力，并預測未來的充電負荷。腳本采用了混合模型提高預測精度，使用累積能量-功率邊界模型評估可調容量，并通過"先聚合，后分解"策略高效處理多站點數據。
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` 函數是什么)
