基于Matlab的时空图卷积网络在车电负荷预测中的应用

1. 项目背景与核心价值

"车-电-路网时空分布负荷预测"是智能交通与能源系统交叉领域的前沿课题。随着电动汽车渗透率持续攀升，充电负荷与道路车流的时空耦合效应日益显著。传统预测方法往往将交通网与电网割裂分析，导致充电站规划、电网调度等场景的决策偏差。本项目通过Matlab构建时空联合预测模型，实现了三个突破：

1. 动态关联路网车流密度与充电桩使用率
2. 量化分析交通拥堵对区域电网负荷的传导效应
3. 预测精度较传统方法提升40%以上（实测MAE=0.083）

关键创新点：将路网拓扑结构转换为电网节点关联矩阵，通过时空卷积网络捕捉跨域耦合特征

2. 技术架构解析

2.1 数据层设计

采用三级数据融合架构：

matlab复制% 数据输入结构示例
data = struct(...
    'Traffic',   [timestamps, roadID, speed, density],... % 交通流数据
    'Power',     [timestamps, stationID, load, voltage],... % 电网数据
    'Topology',  [roadID, stationID, distance_matrix]... % 路电网关联
);

• 交通数据：每5分钟采集一次高德API的实时路况
• 电网数据：SCADA系统提供的15分钟粒度负荷记录
• 拓扑映射：基于Delaunay三角剖分建立路网-电网关联矩阵

2.2 模型核心算法

构建时空图卷积网络(ST-GCN)：

matlab复制classdef STGCN < handle
    properties
        spatial_conv = graphConvLayer(...
            'NumFilters', 64,...
            'KernelSize', 3);
        temporal_conv = sequenceInputLayer(...
            'MinLength', 24);
    end
    methods
        function y = predict(obj, x)