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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。
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
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[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.