车-电-路网时空分布负荷预测研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与核心价值

1.1 研究背景

在 “双碳” 目标驱动下，交通电动化已成为全球能源转型的核心方向。截至 2025 年，我国电动汽车保有量已突破 6000 万辆，大规模电动汽车的无序充电行为给电力系统带来显著冲击 —— 高峰时段局部电网线路过载、电压暂降等问题频发，而充电桩利用率不均衡又导致资源浪费。

车 - 电 - 路网作为多系统耦合的复杂网络，其负荷预测面临三重核心矛盾：电动汽车移动性导致的空间分布随机性、用户充电行为引发的时间波动不确定性、交通拥堵与电网约束的双向影响复杂性。传统负荷预测方法仅关注单一电网维度，无法适配 “车流动态 - 充电需求 - 电网承载” 的多维度耦合特性，亟需建立跨域协同的预测体系。

1.2 核心研究价值

• 电网侧：为配电网规划提供精准负荷数据，降低线路扩容成本，提升电网运行稳定性，支撑虚拟电厂（VPP）与需求响应（DR）策略落地。

• 交通侧：优化充电桩布局与运营调度，减少用户充电等待时间，提升充电服务质量与基础设施利用率。

• 用户侧：通过电价引导与充电预约，降低用户充电成本，推动电动汽车普及与可持续出行。

二、研究框架与关键影响因素

2.1 车辆与用户维度

• 车辆特性：电池容量（40-150kWh）、充电功率（交流慢充 3.5-7kW / 直流快充 60-200kW）、剩余电量（SOC）阈值。

• 用户行为：出行链特征（通勤 / 休闲 / 商务）、充电偏好（即时充电 / 预约充电）、电价敏感度（峰谷电价响应率）。

2.2 交通网络维度

• 静态属性：路网拓扑（高速 / 城市道路 / 社区道路）、充电桩分布密度与类型。

• 动态属性：实时交通流量（辆 / 小时）、路段拥堵指数（0-10）、行程时间波动。

2.3 电力系统维度

• 电网约束：配变容量（50-500kVA）、线路载流量、节点电压偏差（±7%）。

• 环境变量：气温（影响电池充电效率）、节假日效应、区域用电高峰时段。

三、关键技术体系

3.1 多源时空数据融合技术

• 浅层融合：采用加权平均法融合多源相同维度特征（如不同平台的交通流量数据）。

• 深层融合：基于注意力机制的特征融合网络，自动分配不同数据源的权重（如赋予充电桩密集区交通数据更高权重）。

3.2 充电行为建模技术

3.2.1 基于概率统计的建模

采用蒙特卡洛模拟生成用户充电决策：

1. 基于历史数据统计出行结束概率 P (end) 与 SOC 分布函数 f (SOC)；

1. 设定充电启动阈值 SOC0（通常 20%-30%），计算充电需求概率 P (charge)=P (end)×P (SOC≤SOC0)；

1. 模拟充电时长 t=（SOC_target - SOC_current）× 电池容量 / 充电功率。

3.2.2 基于数据驱动的建模

• 机器学习模型：采用随机森林（RF）分类充电意图（即时 / 延迟充电），特征包括 SOC、时间、位置、电价。

• 深度学习模型：利用长短期记忆网络（LSTM）预测充电时长，捕捉用户行为的时序依赖性。

3.3 时空负荷预测算法

3.3.1 传统算法与局限性

• 时间序列方法：ARIMA 模型可处理线性时序数据，但无法捕捉时空耦合关系。

• 机器学习方法：支持向量机（SVM）适用于小样本预测，但计算复杂度随数据量增长急剧上升。

五、应用场景与未来展望

5.1 典型应用场景

5.1.1 配电网规划优化

基于预测结果调整配变容量与线路布局，例如在商业区增加 100kVA 配变 2-3 台，降低线路过载风险。

5.1.2 充电设施运营调度

动态调整充电桩运行策略，高峰时段优先开放直流桩，低谷时段引导交流桩充电，提升设施利用率 15%-25%。

5.1.3 车网互联（V2G）协同

结合预测负荷与电网峰谷电价，制定 V2G 充放电策略，平抑电网负荷波动，为用户创造额外收益 0.2-0.5 元 / 度。

5.2 未来研究方向

• 多能源协同预测：融合光伏、风电等分布式电源，构建 “车 - 储 - 光 - 网” 一体化预测模型。

• 联邦学习应用：解决多主体数据隐私问题，实现电网、交通、车企的数据安全共享。

• 数字孪生融合：构建车 - 电 - 路网数字孪生体，实现预测 - 控制 - 反馈的闭环优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴义纯,李瑞君,李淼.基于MATLAB的县网中长期负荷预测的实现与应用[J].计算机技术与发展, 2012, 22(12):4.DOI:CNKI:SUN:WJFZ.0.2012-12-046.

[2] 宿鹏.基于MATLAB的短期电力实用负荷预测模型的研究[J].智能电网, 2016, 4(12):4.DOI:10.14171/j.2095-5944.sg.2016.12.011.

[3] 刘双,杨丽徙,王志刚,等.基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型[J].电力自动化设备, 2003, 23(3):59-61.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2003.03.019.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇