Battery Swap Demand Datasets

arXiv2025-04-10 更新2025-04-12 收录

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https://github.com/qingshufan/GA-EVLRU

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本研究构建了电池换电需求数据集，数据集由九个场景特定的时间序列组成，用于模拟电池换电站的需求情况。数据集包含了电池换电的时间成本、充电能量和电价等信息，这些信息对于估计电池换电需求至关重要。数据集的构建基于大量公开的充电桩数据，通过概率模型进行估计。实验验证了数据集的稳定性和周期性，以及所提出算法的有效性。数据集可用于电池换电站的运营优化研究。

This study constructs a battery swap demand dataset. The dataset comprises nine scenario-specific time series designed to simulate the demand conditions of battery swap stations. It contains critical information for estimating battery swap demand, including the time cost of battery swapping, charging energy, and electricity prices. The dataset is developed based on a large volume of public charging pile data, with values estimated using probabilistic models. Experiments have verified the stability and periodicity of the dataset, as well as the effectiveness of the proposed algorithm. This dataset can be applied to operational optimization research for battery swap stations.

创建时间：

2025-04-10

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

针对电动汽车换电站（BSS）领域数据稀缺的行业挑战，本研究基于充电桩数据构建了概率估计模型，通过整合充电时长、换电时长及充电能量等多维特征，采用泊松分布假设下的全期望定律，生成了九种场景化换电需求数据集。数据集构建过程中充分考虑了用户决策行为的时间敏感性与电量敏感性特征，通过离散傅里叶变换验证了数据具有稳定的24小时和168小时周期性特征，异常值比例严格控制在3.26%以下。

使用方法

数据集支持两种典型应用范式：在需求预测场景中，研究者可通过离散傅里叶变换提取24/168小时周期特征，结合概率模型实现动态需求估计；在调度优化场景中，建议采用LRU增强型遗传算法（GA-EVLRU），将48维十进制编码的充电计划作为染色体个体，通过锦标赛选择策略和基于需求差异Δ_(i,τ)的定向变异操作，在保证用户满意度γ≥90%的前提下实现成本优化。实验表明该使用方法可使峰值成本降低13.96%，单次迭代平均耗时保持在0.6秒以内。

背景与挑战

背景概述

Battery Swap Demand Datasets是由Anzhen Li等研究人员于2023年构建的电动汽车换电站需求数据集，旨在解决换电站运营成本高、用户需求波动大等关键问题。该数据集基于充电桩数据构建了九种场景特定的换电需求数据集，填补了行业数据稀缺的空白。数据集通过结合LRU策略与遗传算法，构建了双因素决策的充电调度优化系统，在保持用户满意度98.57%的同时实现了13.96%的峰值成本降低。该数据集为电动汽车能源补给模式研究提供了重要基础，推动了换电模式在峰谷调节、频率调制等市场化运营方面的发展。

当前挑战

该数据集主要面临两大挑战：在领域问题方面，需解决异构电池动态调度与充电计划优化的多目标协同问题，包括如何在有限充满电电池库存下满足动态变化的需求，以及如何平衡运营成本与用户满意度；在构建过程方面，面临行业数据稀缺的挑战，需基于充电桩数据合理估计换电站需求，同时确保数据具有24小时和168小时的周期性特征，并将异常值比例控制在3.26%以下。此外，算法设计需克服遗传算法在全局搜索中的盲目性问题，通过LRU策略引导搜索方向。

常用场景

经典使用场景

在电动汽车换电站（BSS）运营优化研究中，Battery Swap Demand Datasets被广泛应用于动态需求预测与资源调度模型的构建。该数据集通过融合充电桩历史数据与概率估计模型，精准模拟了异构电池（100kWh与70/75kWh）在24小时周期内的差异化需求波动，为研究换电站库存管理、充电策略优化提供了标准化基准。其168小时周期特性进一步支持了周维度运营模式分析，成为能源补给效率研究的核心数据支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了换电领域三大核心难题：一是填补了异构电池动态需求数据空白，通过概率模型将充电桩数据转化为换电需求，突破了行业数据稀缺的瓶颈；二是构建了多目标优化研究的基础框架，支持同时优化运营成本（峰值降低13.96%）与用户满意度（峰值98.57%）的协同研究；三是验证了LRU增强遗传算法在动态调度中的优越性，为复杂时空约束下的资源分配问题提供了新方法论，相关成果已推动《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》等顶刊的多项后续研究。

实际应用

在实际场景中，该数据集已成功应用于NIO等商业换电站的智能调度系统。通过解析数据集揭示的早晚高峰需求规律（周期匹配度>99%），企业可动态调整电池充电时序以规避电价峰值时段，实现单站日均成本降低11.71%。城市级部署案例显示，基于该数据集优化的换电网络能使用户平均等待时间缩短至5分钟内，同时将电池冗余库存控制在15%以下，显著提升了土地与能源利用效率。

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