基于成本和服务质量考虑的不确定性下,电动汽车充电网络基础设施需求预测和迭代优化的分层框架研究(Python代码实现)

2024-01-12

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目录

????1 概述

????2 运行结果

????3 参考文献

????4 Python代码、数据


????1 概述

通过考虑成本和服务质量的不确定性,本研究致力于开发一种分层框架,用于预测和优化电动汽车充电网络基础设施的需求。该框架旨在满足不断增长的电动汽车用户需求,同时有效平衡供给和需求之间的关系,以及在各种不确定性条件下最小化成本并最大化服务质量。

在该框架中,首先进行电动汽车充电需求的预测。为此,我们采用了先进的时间序列模型,如长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN),以分析历史数据并捕捉需求的时空特征。在预测需求的同时,我们还考虑了多个影响因素,如季节性变化、社会经济因素、政策变化等,以提高预测的准确性和鲁棒性。

其次,该框架支持分层优化,以确保在满足需求的同时最小化充电网络基础设施的成本。在分层优化中,我们将充电网络基础设施划分为多个层次,每个层次负责特定的任务,如站点规划、充电桩布局、电力分配等。通过逐层优化,并考虑不同层次之间的相互影响,我们可以降低系统的总体成本,并提高服务质量。

此外,框架还支持迭代优化,以适应动态变化的需求和环境条件。通过定期更新预测模型和进行实时监控,我们可以及时调整充电网络基础设施的规划和布局,以适应用户需求的变化。

最后,我们还将考虑用户体验和可持续性因素。通过优化充电网络基础设施的布局和设计,我们将确保用户能够方便地获得高质量的充电服务,同时最大程度地减少环境影响。

综上所述,基于成本和服务质量考虑的不确定性下,本研究提出了一种创新的分层框架,用于预测和优化电动汽车充电网络基础设施的需求。通过该框架,我们可以实现高效的充电网络规划,并在不断变化的环境中持续优化,以满足用户需求并实现可持续发展。

???? 2 运行结果

部分代码:


def genSubmisionData(InfrasSolution, DS, year):

    # DS = [InfrasSolution.values[i][2:] for i in range(len(InfrasSolution))]
    DS = DS[[str(i) for i in range(100)]]

    # ----------- Infrastructure Data --------------------------------------------------------------------------------
    SPSdata =  pd.DataFrame()
    SPSdata['year'] = [year for _ in range(200)]
    SPSdata['data_type'] = ['SCS' for _ in range(100)] + ['FCS' for _ in range(100)]
    SPSdata['demand_point_index'] = None
    SPSdata['supply_point_index'] = [supplyPoint for supplyPoint in range(100)] + [supplyPoint for supplyPoint in range(100)]
    SPSdata['value'] = [value for value in InfrasSolution.CurrentSCS] + [value for value in InfrasSolution.CurrentFCS]

    # -------------Demand Data ------------------------------------------------------------------------------------------
    DPSdata =  pd.DataFrame()
    for i in range(4096):
        if i == 0:
            DPSdata['year'] = [year for _ in range(100)]
            DPSdata['data_type'] = ['DS' for _ in range(100)] 
            DPSdata['demand_point_index'] = i
            DPSdata['supply_point_index'] = [supplyPoint for supplyPoint in range(100)]
            DPSdata['value'] = DS.values[i]#.round(2)
        else:
            addDPSdata =  pd.DataFrame()
            addDPSdata['year'] = [year for _ in range(100)]
            addDPSdata['data_type'] = ['DS' for _ in range(100)] 
            addDPSdata['demand_point_index'] = i
            addDPSdata['supply_point_index'] = [supplyPoint for supplyPoint in range(100)]
            addDPSdata['value'] = DS.values[i]#.round(2)

            # DPSdata = DPSdata.append(addDPSdata, ignore_index=True)
            DPSdata = pd.concat([DPSdata,addDPSdata], ignore_index=True)

    return pd.concat([SPSdata,DPSdata], ignore_index=True)


Solution2019 = genSubmisionData(Infrastructure_2019, Allocation_2019, year=2019)

Solution2019
  

????3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1] Vaya M G , Baringo L , Andersson G .Integration of PEVs into Power Markets: A Bidding Strategy for a Fleet Aggregator[J].Springer Singapore, 2015.DOI:10.1007/978-981-287-302-6_9.

???? 4 Python代码、数据

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