考虑用户行为基于扩散模型的电动汽车充电场景生成

刘润龙; 李亦言; 周正昊; 严正; 张会明; 杨柳青

doi:10.7500/AEPS20250422006

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考虑用户行为基于扩散模型的电动汽车充电场景生成

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 考虑用户行为基于扩散模型的电动汽车充电场景生成
- Diffusion Model Based Electric Vehicle Charging Scenario Generation Considering User Behavior
- 电力系统自动化 2026年50卷第3期页码：135-144
- 作者机构：
  
  1.上海交通大学国家电投智慧能源创新学院，上海市 200240
  2.上海非碳基能源转换与利用研究院，上海市 200240
  3.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海市 200240
  4.中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192
  5.国网上海市电力公司，上海市 200122
- 作者简介：
  
  刘润龙(2002—)，男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用、车网互动。E-mail：runlong_liu@sjtu.edu.cn
  李亦言(1991—)，男，通信作者，副教授，博士生导师，主要研究方向：配用电数据生成与态势感知、配用电人工智能技术等。E-mail：yiyan.li@sjtu.edu.cn
  周正昊(2002—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配用电人工智能。E-mail：zhenghao.zhou@sjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  智能电网国家科技重大专项资助项目(2024ZD0800400);国家电网公司科技项目(52094024004P)
- DOI：10.7500/AEPS20250422006
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-22，
  
  修回：2025-08-05，
  
  网络首发：2025-10-22，
  
  纸质出版：2026-02-10
- 稿件说明：
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刘润龙,李亦言,周正昊等.考虑用户行为基于扩散模型的电动汽车充电场景生成[J].电力系统自动化,2026,50(3):135-144.

LIU Runlong,LI Yiyan,ZHOU Zhenghao,et al.Diffusion Model Based Electric Vehicle Charging Scenario Generation Considering User Behavior[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(3):135-144.
刘润龙,李亦言,周正昊等.考虑用户行为基于扩散模型的电动汽车充电场景生成[J].电力系统自动化,2026,50(3):135-144. DOI： 10.7500/AEPS20250422006.

LIU Runlong,LI Yiyan,ZHOU Zhenghao,et al.Diffusion Model Based Electric Vehicle Charging Scenario Generation Considering User Behavior[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(3):135-144. DOI： 10.7500/AEPS20250422006.

摘要

针对大规模电动汽车无序充电对配电网稳定运行带来的挑战，提出一种基于条件去噪扩散概率模型的电动汽车充电场景生成方法。首先，构建多维用户行为特征矩阵和集群用户行为特征矩阵，提出考虑用户行为的多层级充电场景生成框架；然后，设计融合多头自注意力机制的条件去噪扩散概率模型，将用户行为特征作为条件嵌入扩散过程，挖掘用户行为与充电场景间的潜在关联，实现对充电场景的可控生成；最后，基于真实充电数据集开展用户级与站级场景生成实验。结果表明，所提方法在保真度、多样性和时序关联性等方面均优于基准模型。此外，选用中国上海市浦东新区场站数据集，通过日前市场投标优化案例验证了所提方法对实际工程的支撑价值。

Abstract

To address the challenges posed by large-scale disordered electric vehicle (EV) charging on the stable operation of distribution networks

this paper proposes an EV charging scenario generation method based on conditional denoising diffusion probabilistic models. Firstly

a multidimensional user behavior characteristic matrix and a cluster-level user behavior characteristic matrix are constructed

and a hierarchical charging scenario generation framework considering user behavior is proposed. Secondly

a conditional diffusion model fused with a multi-head self-attention mechanism is designed

embedding user behavior characteristics as conditions into the diffusion process to explore the latent correlations between user behavior and charging scenarios

thereby achieving the controllable generation of charging scenarios. Finally

user-level and station-level scenario generation experiments are conducted based on real-world charging datasets. The results demonstrate that the proposed method outperforms baseline models in fidelity

diversity

and temporal correlation. Additionally

a case study using the charging station dataset from Pudong New Area

Shanghai

China

verifies the practical engineering value of the proposed method in day-ahead market bidding optimization.

关键词

Keywords

references

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