文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《基于出行大数据的电动汽车集群灵活性推演方法》

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这篇文章的核心内容是关于一种基于出行大数据的电动汽车（EV）集群灵活性推演方法。以下是文章的主要内容和结构：

背景知识

电动汽车的挑战：随着电动汽车规模的快速增长，其时空分布的不确定性给电网运行带来了压力。为了科学规划和优化调度电网及充电设施，需要推演大规模电动汽车的调节能力。
现有研究的局限性：以往的研究多基于充电会话数据分析和预测电动汽车集群的灵活性，但这些方法存在假设不合理、数据保护限制等问题。

研究方法

时空链推演：提出了一种基于出行调查数据和高斯混合模型（GMM）的车辆时空链推演方法。该方法能够直接处理出行数据中的连续特征，并考虑多个时空特征间的相关性。
能量链推演：基于时空链推演结果，建立模型驱动的电动汽车能量链推演方法，将车辆的时空变迁转换为能量变化，从而推演电动汽车的充电行为。
灵活性推演：构建表示电动汽车集群灵活性的充电可行域，并提出基于优化的电动汽车集群上、下调节能力估计方法。

实验与结果

数据集选择：使用美国联邦公路管理局的NHTS 2017数据库中的出行调查数据进行仿真。
推演结果验证：验证了所提方法生成的电动汽车出行结果更符合原始数据分布。
灵活性推演结果：
- 充电可行域：推演了电动汽车集群的充电可行域，包括电量可行域和功率可行域。
- 削峰填谷能力：在考虑充电偏好、响应时长等因素下，推演了各时段电动汽车集群的削峰、填谷能力。结果表明，电动汽车集群在不同时间段具有不同的调节能力，能够为电网提供削峰填谷服务。

关键结论

方法优势：与现有方法相比，所提出的基于高斯混合模型的时空链推演方法能够更准确地模拟电动汽车的出行行为，并推演其灵活性。
灵活性应用：该方法能够为电网公司提供电动汽车集群的调节能力信息，帮助其合理规划充电基础设施和进行电网调度。
未来研究方向：随着国内城市综合交通调查工作的推进和海量电动汽车出行数据的有效利用，基于国内出行大数据开展大规模电动汽车调节潜力的推演与验证研究是未来的重要工作。

以下是使用Python语言复现该仿真算例的思路及代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import minimize
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机种子以确保结果可复现
np.random.seed(42)

# 仿真参数设置
num_vehicles = 5000  # 电动汽车数量
num_days = 3  # 仿真天数
num_time_steps = 24  # 每天的时间步数（小时）
charging_power = 7  # 充电功率（kW）
battery_capacity = 60  # 电池容量（kWh）
charging_efficiency = 0.9  # 充电效率
charging_preference = 0.5  # 充电偏好系数

# 出行调查数据参数
mean_trip_distance = 20  # 平均行程距离（km）
std_trip_distance = 5  # 行程距离标准差（km）
mean_trip_duration = 1  # 平均行程持续时间（小时）
std_trip_duration = 0.2  # 行程持续时间标准差（小时）

# 生成出行调查数据
trip_distances = np.random.normal(mean_trip_distance, std_trip_distance, num_vehicles)
trip_durations = np.random.normal(mean_trip_duration, std_trip_duration, num_vehicles)

# 高斯混合模型参数
num_components = 3  # 高斯分量数量
weights = np.array([0.3, 0.4, 0.3])  # 各高斯分量的权重
means = np.array([15, 20, 25])  # 各高斯分量的均值
std_devs = np.array([3, 2, 4])  # 各高斯分量的标准差

# 计算出行特征的概率密度函数
def gmm_pdf(x, weights, means, std_devs):
    pdf = np.zeros_like(x)
    for i in range(num_components):
        pdf += weights[i] * norm.pdf(x, means[i], std_devs[i])
    return pdf

# 生成电动汽车的时空链
def generate_spatiotemporal_chain(num_vehicles, num_days, num_time_steps):
    spatiotemporal_chain = np.zeros((num_vehicles, num_days, num_time_steps))
    for i in range(num_vehicles):
        for j in range(num_days):
            for k in range(num_time_steps):
                # 假设电动汽车在每天的每个时间步都可能出行
                if np.random.rand() < gmm_pdf(k, weights, means, std_devs):
                    spatiotemporal_chain[i, j, k] = 1
    return spatiotemporal_chain

# 生成电动汽车的能量链
def generate_energy_chain(spatiotemporal_chain, charging_power, battery_capacity, charging_efficiency):
    energy_chain = np.zeros_like(spatiotemporal_chain)
    for i in range(num_vehicles):
        for j in range(num_days):
            for k in range(num_time_steps):
                if spatiotemporal_chain[i, j, k] == 1:
                    # 如果电动汽车在该时间步出行，则消耗电量
                    energy_chain[i, j, k] = -charging_power * charging_efficiency
                else:
                    # 如果电动汽车在该时间步未出行，则可能充电
                    if np.random.rand() < charging_preference:
                        energy_chain[i, j, k] = charging_power * charging_efficiency
    return energy_chain

# 计算电动汽车集群的充电可行域
def calculate_charging_feasible_region(energy_chain):
    charging_feasible_region = np.zeros((num_days, num_time_steps))
    for j in range(num_days):
        for k in range(num_time_steps):
            # 计算每个时间步的总充电功率
            charging_feasible_region[j, k] = np.sum(energy_chain[:, j, k])
    return charging_feasible_region

# 估计电动汽车集群的削峰填谷能力
def estimate_peak_shaving_valley_filling_capacity(charging_feasible_region):
    peak_shaving_capacity = np.zeros(num_days)
    valley_filling_capacity = np.zeros(num_days)
    for j in range(num_days):
        # 找到每天的最大充电功率和最小充电功率
        max_charging_power = np.max(charging_feasible_region[j, :])
        min_charging_power = np.min(charging_feasible_region[j, :])
        peak_shaving_capacity[j] = max_charging_power - np.mean(charging_feasible_region[j, :])
        valley_filling_capacity[j] = np.mean(charging_feasible_region[j, :]) - min_charging_power
    return peak_shaving_capacity, valley_filling_capacity

# 进行仿真
spatiotemporal_chain = generate_spatiotemporal_chain(num_vehicles, num_days, num_time_steps)
energy_chain = generate_energy_chain(spatiotemporal_chain, charging_power, battery_capacity, charging_efficiency)
charging_feasible_region = calculate_charging_feasible_region(energy_chain)
peak_shaving_capacity, valley_filling_capacity = estimate_peak_shaving_valley_filling_capacity(charging_feasible_region)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(charging_feasible_region[1, :], label='Charging Feasible Region')
plt.xlabel('Time (h)')
plt.ylabel('Charging Power (kW)')
plt.title('Charging Feasible Region on Day 2')
plt.legend()

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar(range(num_days), peak_shaving_capacity, label='Peak Shaving Capacity')
plt.bar(range(num_days), valley_filling_capacity, label='Valley Filling Capacity', bottom=peak_shaving_capacity)
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Capacity (kW)')
plt.title('Peak Shaving and Valley Filling Capacity')
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()