优化电动汽车充电站部署：时间卷积网络与数学建模应用

"2022年第七届‘数维杯’大学生数学建模挑战赛的优秀论文，探讨了基于时间卷积网络对电动汽车充电站部署优化的策略。文章通过K-means聚类、时间卷积网络、时空分布分析以及层次分析法，解决了充电站选址、容量规划、用户需求预测及极端天气影响下的充电需求问题。" 这篇论文深入研究了随着电动汽车普及带来的充电设施需求。首先，论文应用K-means聚类算法，基于北京的路网数据和出租车出行信息，挖掘出道路交叉口、道路和兴趣点信息的相关性，确定了充电桩的最佳数量。K-means算法帮助确定了最优的充电桩中心坐标，为充电站的合理布局提供了依据。 其次，论文采用时间卷积网络模型，预测了北京市未来几年电动汽车用户的充电需求。通过对历年充电需求特征的统计分析，利用Excel预处理数据，并用Matlab进行计算，预测了2021年至2025年的充电需求时空分布，为充电站的容量规划提供了数据支持。 接着，论文通过统计分析和核密度方法，研究了北京市出租车的出行特征，揭示了充电高峰期与低谷期，发现充电行为主要集中在早高峰、晚高峰以及深夜时段，而凌晨时段充电需求最低。这些洞察有助于优化充电站的运营时间和调度策略。 最后，考虑到极端寒冷天气对电动汽车电量消耗的影响，论文运用层次分析法和多元线性回归模型，对充电需求进行了进一步的预测和验证。这一部分研究强调了天气条件对充电设施运营策略的重要性，为应对极端气候下的充电需求提供了理论依据。 这篇论文为解决电动汽车充电设施的规划与管理问题提供了全面且科学的分析方法，对于推动电动汽车行业的健康发展具有实际指导意义。同时，它也展示了数学建模在解决现实问题中的强大应用能力，为后续的研究和实践提供了有价值的参考。