【免费下载】 ST-EVCDP：实时城市电动车充电需求数据集

项目介绍

ST-EVCDP（Spatio-temporal Electric Vehicle Charging Demand Prediction）是一个开放的数据集项目，专注于为研究人员提供高质量的、真实的、关于城市地区电动车充电需求的时空数据。该项目旨在帮助研究人员更好地理解并预测城市中电动车充电站的需求，进而优化充电网络布局和充电服务。

项目技术分析

ST-EVCDP 数据集包括两个主要数据集，一个是 ST-EVCDP，另一个是 UrbanEV（即 ST-EVCDP-v2）。ST-EVCDP 覆盖了深圳地区 18,061 个公共充电桩，数据记录时间为 30 天，以 5 分钟为一个最小时间间隔。UrbanEV 则进一步扩展了数据范围，包含 1,682 个公共充电站共计 24,798 个充电桩的数据，时间跨度为六个月，时间间隔为 1 小时。

项目使用了多种技术手段来收集和处理数据，包括：

• 实时充电桩可用性数据获取；
• 时空数据的结构化处理；
• 充电需求与电价关联性的分析；
• 以及利用机器学习模型进行需求预测。

项目技术应用场景

ST-EVCDP 的技术应用场景主要包括：

• 城市电动车充电需求预测与规划；
• 电动车充电网络优化；
• 充电价格策略分析；
• 智能交通系统的研究与开发。

项目特点

ST-EVCDP 项目具有以下特点：

1. 高质量数据：数据集包含高时间分辨率（5 分钟间隔）和空间分辨率（充电桩级别）的详细信息。
2. 真实性：数据来源于真实世界的公共充电桩，反映了真实用户的使用行为。
3. 全面性：除了充电数据，还包含充电站的基础信息、电价、天气数据等，为研究提供了全面的支持。
4. 开放性：作为开源项目，数据集对所有研究人员开放，可自由下载和使用。

以下是对 ST-EVCDP 的详细解读：

数据描述

ST-EVCDP 数据集中包含了以下文件：

• adj.csv：研究区域的邻接矩阵，表示不同交通区域之间的相邻关系。
• distance.csv：节点之间的距离信息。
• information.csv：充电桩的基础信息，如容量、经纬度、是否在商业区、是否采用时间电价等。
• occupancy.csv：电动车充电桩的实时占用情况。
• duration.csv：电动车充电的实时时长。
• volume.csv：电动车充电的实时电量。
• price.csv：电动车充电的实时电价。

UrbanEV 数据集则进一步提供了更详细的信息，如充电站的坐标、充电容量、充电占用率、充电时长、充电电量、电价以及气象数据等。

运行示例

项目还提供了简单的示例代码，用于在数据集上进行时空预测。研究人员可以使用内置的模型（如 LSTM、GCN-LSTM、GAT-LSTM）或自定义模型进行训练和测试。

结论

ST-EVCDP 项目为电动车充电需求研究提供了宝贵的数据资源和工具，有助于推动智能交通系统和可持续城市交通的发展。研究人员可以通过该项目更好地理解充电需求的时空特征，进而优化充电网络和提升服务质量。我们强烈推荐有兴趣的研究人员关注和使用 ST-EVCDP 数据集，共同推动电动车充电需求预测领域的研究进展。