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充电桩基础设施的时空大数据分析:以深圳市为例

时间:2024-11-13 21:50:33浏览次数:3  
标签:数据分析 EVCDP 为例 ST 充电站 充电 csv 数据

随着全球对可持续交通解决方案的需求不断增长,电动汽车(EV)作为减少交通领域碳排放的重要手段,受到了广泛的关注。然而,电动汽车的普及和发展面临着诸多挑战,其中充电基础设施的建设和管理尤为关键。为了更好地理解和解决这些问题,本篇文章利用ST-EVCDP和ST-EVCDP-v2数据集进行深入的时空分析。这些数据集不仅提供了丰富的充电桩使用信息,还涵盖了详细的时空分布数据,使我们能够全面了解充电桩的使用模式、分布特征及其对电动汽车用户行为的影响。通过这些分析,我们希望能够为优化充电基础设施布局、提升充电服务质量和推动电动汽车技术的发展提供科学依据和有力支持。

数据集描述:

该数据集用于时空电动汽车充电需求预测,涵盖了2022年6月19日至7月18日和2022年9月到2023年9月期间深圳市的公共充电桩数据。数据包括充电桩的实时状态(空闲或占用)、坐标、充电桩数量、占用情况及价格等信息。数据采集方式:相关手机充电app的实时记录整理所得。

数据集内容:

ST-EVCDP数据集:
时间范围:2022年6月19日至7月18日
数据粒度:充电站级别
覆盖充电桩数量:18,061个
时间戳数量:8640个(5分钟)
图结构节点数:247个(交通区域)
图结构边数:1006条(相邻关系)


文件列表:
adj.csv:相邻矩阵,表示交通区域间的相邻关系;
distance.csv:节点间距离;
information.csv:基础信息,包括充电桩容量、经纬度、是否位于中央商务区及是否采用时间定价、count代表充电桩数量,其中fast_count表示快充, slow_count表示慢充;
occupancy.csv:实时充电占用情况;
duration.csv:实时充电持续时间,单位为小时;
volume.csv:实时充电量,单位为千瓦时;
price.csv:实时充电价格;
time.csv:研究期间的时间戳;
Shenzhen.qgz:深圳市地图文件。

ST-EVCDP-V2数据集:

时间范围:2022年9月至2023年9月
覆盖充电桩数量:24,798个
覆盖充电站数量:1,682个
时间粒度:1小时

文件列表:

duration.csv:实时充电持续时间,单位为小时;

price.csv:实时充电价格;

information.csv:基础信息,包括充电站id、经纬度、数量;

occupancy.csv:实时充电占用情况;

volume.csv:实时充电量,单位为千瓦时。

ST-EVCDP|电动汽车充电数据集GitHub来源:IntelligentSystemsLab/ST-EVCDP: A real-world dataset for EV-related research, e.g., spatiotemporal prediction and urban energy management.

我们来对原数据进行解析,数据集的时间粒度为 5 分钟,共有8640 个时间戳,也就是数据记录的是每五分钟的分时电价。空间上,它覆盖了深圳市的 247 个交通小区(节点)及其 1006 条相邻关系(边),原数据本身是包含491个交通小区(根据2011年深圳市出行调查研究所划分),其中247 个交通小区包含统计数据,且数据本身是聚合值,聚合了各个交通小区充电桩的总数;

我们简单的把充电桩统计数据在空间维度做一个可视化看一下充电桩密度分布特征,这里使用了自然间断点分级法(Jenks),

我们再来看一下ST-EVCDP-V2数据集,数据颗粒度到充电站级别的数据,记录充电数据的时间间隔为一小时,该数据集覆盖了为期一年的时间范围,从2022年9月到2023年9月,其中包括1,682个公共充电站和24,798个公共充电桩的详细信息,例如坐标、充电占用情况、充电时长、充电量和价格等数据标签;

同样的,我们简单的把充电桩统计数据在空间维度做一个核密度分析看一下充电桩密度分布特征,这里使用了自然间断点分级法(Jenks);

接下来到了我们的看图说话环节,从图中可以看出,深圳市的充电站分布呈现出了显著的不均衡性。

  1. 核心城区密集分布:深圳市的核心城区,尤其是福田区、罗湖区和南山区等地,充电站的分布非常密集。这些区域通常是商业和住宅混合的繁华地段,人口密度大,对充电设施的需求旺盛。

  2. 边缘地区逐渐稀疏:随着远离市区中心,充电站的密度明显降低。宝安区、龙岗区和光明新区等地的充电站分布较分散,反映出这些地区相比中心城区而言,人口密度较小,对充电设施的需求相对较低。

  3. 交通枢纽附近集中:在深圳的主要交通枢纽,如火车站、汽车站和大型公交枢纽周围,也可以看到充电站的集中分布。这些地点往往人流量较大,需要更多的充电设施来满足公共交通工具和私家车的充电需求。

  4. 自然景观保护区内稀缺:在深圳市的一些自然保护区内,如东部华侨城、梧桐山风景区等地,几乎没有充电站的分布。这是因为这些区域受到环境保护政策的限制,不允许过度商业化建设。

文章仅用于分享个人学习成果与个人存档之用,分享知识,如有侵权,请联系作者进行删除。所有信息均基于作者的个人理解和经验,不代表任何官方立场或权威解读。

标签:数据分析,EVCDP,为例,ST,充电站,充电,csv,数据
From: https://blog.csdn.net/weixin_45812624/article/details/143682443

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