潍坊专业建站,wordpress建个人博客,国内做网站多少钱,网站做加QQ群链接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#xff0c;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#xff08;LSTM神经网络线…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 ToolboxDeep 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kWhDistrictName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
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
% 先运行test_model.m脚本确认基本功能正常
test_model完整分析
% 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
% 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.matMATLAB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。
