电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测 - 使用说明文档

概述

本脚本real_data_model.m基于论文《大规模电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测》(鲍志远，胡泽春)实现了电动汽车充电设施的负荷预测和可调能力评估。使用混合模型（LSTM神经网络+线性回归）进行预测，并通过累积能量-功率边界模型评估充电设施的可调能力。

功能特点

数据处理自适应性：
- 自动检测数据路径
- 多格式日期时间解析
- 强大的异常值检测和处理
- 大文件分批处理
预测模型实现：
- 线性回归模型
- LSTM深度学习模型
- 加权混合模型
充电设施聚合策略：
- 实现"先聚合，后分解"策略
- 多站点权重分配
- 区域聚合分析
可调能力评估：
- 累积能量-功率边界模型
- 上调/下调容量计算
- 灵活性边界可视化
结果输出：
- 预测性能评估（RMSE、MAE、MAPE）
- 可视化图表自动生成
- 结果保存为MAT文件和TXT文件

运行要求

MATLAB环境：
- 推荐MATLAB R2019b或更高版本
- 必要工具箱：
  - Statistics and Machine Learning Toolbox
  - Deep Learning Toolbox
数据文件：
- 必须包含以下三个文件：
  - Charging_Data.csv：充电站交易数据
  - Weather_Data.csv：天气数据
  - Time-of-use_Price.csv：分时电价数据

数据格式要求

Charging_Data.csv 必须包含以下字段：

StartTime：充电开始时间（字符串格式的日期时间）
EndTime：充电结束时间（字符串格式的日期时间）
TransactionPower_kwh：交易电量（数值，单位kWh）
DistrictName（可选）：区域名称

Weather_Data.csv 必须包含以下字段：

Date：日期
Temperature：温度数据
RelativeHumidity：相对湿度
Precipitation：降水量
DistrictName（可选）：区域名称

Time-of-use_Price.csv 格式示例：

复制代码

Var1,Var2,Var3,Var4
0,6,峰谷电价,0.4
6,10,峰谷电价,0.8
10,15,峰谷电价,0.6
15,18,峰谷电价,0.8
18,22,峰谷电价,1.2
22,24,峰谷电价,0.6

使用方法

准备工作

确保已安装所需的MATLAB工具箱
将数据文件放在Dataset文件夹中
确保数据文件格式正确

运行脚本

有两种运行方式：

测试模式：

matlab 复制代码

% 先运行test_model.m脚本，确认基本功能正常
test_model

完整分析：

matlab 复制代码

% 运行完整的分析脚本
real_data_model

参数调整

对于完整分析，可以在脚本中调整以下关键参数：

matlab 复制代码

% 设置参数
sample_size = 50;  % 读取的充电记录数量，生产环境建议设为-1表示全部读取
sequence_length = 6; % 序列长度，生产环境建议设为24小时
test_ratio = 0.2;     % 测试集比例
lstm_weight = 0.7;    % LSTM模型在混合模型中的权重

% 设置可调能力边界参数
params.upper_margin = 0.3;  % 上调功率边界系数
params.lower_margin = 0.2;  % 下调功率边界系数

运行结果

脚本运行完成后会生成以下输出：

预测结果文件：
- real_data_ev_charging_results.mat：MATLAB数据文件，包含所有结果变量
- real_data_ev_charging_results.txt：文本报告，包含主要性能指标
图形输出：
- real_data_flexibility_results.png：包含三个子图：
  - 充电负荷预测结果对比
  - 功率边界模型
  - 累积能量容量
控制台输出：
- 预处理结果
- 模型训练信息
- 评估指标
- 可调能力评估结果

故障排除

常见问题

数据路径问题：
- 症状：提示"无法找到数据文件"
- 解决方案：确保在正确的工作目录，或者在Dataset文件夹路径变量中指定绝对路径
日期解析错误：
- 症状：提示"无法解析日期时间格式"
- 解决方案：检查充电数据文件中的日期格式，可能需要在代码中添加匹配的格式字符串
内存不足：
- 症状：计算过程中出现"内存不足"错误
- 解决方案：减小sample_size参数，或增加计算机内存
LSTM模型训练缓慢：
- 症状：LSTM模型训练阶段耗时过长
- 解决方案：减小训练轮次（MaxEpochs），或使用GPU加速（如果可用）

调试技巧

尝试分段执行脚本（按代码中的%%分隔符）
检查中间变量，特别是数据结构和格式
对于大数据集，先使用小样本测试脚本功能

结论

该脚本实现论文中提出的主要方法，可以用于评估电动汽车充电设施的可调能力，并预测未来的充电负荷。脚本采用了混合模型提高预测精度，使用累积能量-功率边界模型评估可调容量，并通过"先聚合，后分解"策略高效处理多站点数据。