简介新能源充电站负荷预测数据集及配套代码整合了时间序列用电记录、充电行为特征及外部环境参数适合机器学习、深度学习或电力系统负荷预测方向的开发者使用。压缩包共32个文件大小约1.97MB包含17个Python脚本、5个CSV数据文件以及模型备份、说明文档和示例图。CSV数据覆盖Perth、PALO、Boulder、EVnetNL等不同地区充电站的实际负荷记录Python脚本则按功能模块组织涉及数据加载、时间特征构造、数据掩码、评估指标、实验框架及多种注意力模型实现可帮助读者快速完成从数据预处理到模型训练评估的完整流程。数据中还包含气温、降水、节日等环境因素便于分析负荷波动的影响因子。目前已有82人浏览学习对于需要轻量基线数据或课程设计样例的读者这是一套结构清晰、可直接运行的参考资料。1. 新能源充电站负荷预测数据集先搞清楚它到底装了什么做充电站负荷预测的第一件事不是调模型而是先把数据读进来看清楚。这个数据集把时间序列、充电行为和环境因素放在一起粒度细到单根充电桩的充电行为记录而不是只给一个站点总功率曲线。它解决的是两类问题一是做短期负荷预测时怎么把环境温度和充电行为对齐到同一个时间轴二是多站点场景下怎么搭建可复用的预测基线。适合正在做智慧能源、充电桩运营调度、或者拿 LSTM 做时序预测但没有合适数据集练手的人。之所以值得下载是因为这类数据散落在各家运营商手里时通常带一堆脏问题时间戳不连续、站点 ID 混乱、充电桩状态缺失。这份资源把充电行为记录和环境观测整理成结构化表格拿到手可以直接做时序切分和特征工程省掉最难熬的数据清洗阶段。接下来我从字段语义、加载流程、LSTM 基线到常见翻车点逐个拆开讲让你照着能跑通。2. 数据资产盘点字段语义、时间粒度与质量初检2.1 字段清单与业务含义拿到数据集先别急着建模花十分钟把每一列的计量单位、更新粒度和业务含义对齐。以常见的 CSV 组织方式为例这份数据大体分成三块时间索引、充电行为记录、环境观测记录。整理成下表方便对照。字段名示例含义单位/粒度说明ts记录时间戳ISO 8601站点级与桩级共用的时间索引station_id充电站编号字符串多个桩共享一个站点的聚合键pile_id充电桩编号字符串单桩粒度用于拆解行为明细status桩状态枚举空闲/充电中/故障/离线建模时可转成 0/1charge_power实时充电功率kW状态为充电中时有值空闲时为 0 或空cum_energy当日累计电量kWh用于校验功率积分的准确性temperature环境温度℃与站点经纬度匹配的观测值humidity相对湿度%通常是小时级再插值到 15 分钟粒度wind_speed风速m/s对室外场站负荷有一定相关性irradiance水平辐射W/m²有光伏配套的场站可做双向验证holiday是否节假日0/1日历派生充电行为强特征核心逻辑是时间戳是主键桩级充电行为表通过 ts pile_id 关联到站点级环境表。温度、湿度这些环境字段通常是小时级记录的如果和充电记录对齐到 15 分钟需要做一些重复值展开或者线性插值这一点在后续特征工程里要格外小心。2.2 加载与质量初检的固定动作我拿到任何时序数据集都会先跑一段固定脚本确认数据跨度、检测时间戳是否严格递增、统计缺失率。这里给出一段可直接改用的 Python 代码用 pandas 完成最基本的体检。import pandas as pd df pd.read_csv(charge_station.csv, parse_dates[ts]) df df.sort_values([station_id, ts]).reset_index(dropTrue) # 按站点统计时间跨度与记录条数 span df.groupby(station_id).agg( start(ts, min), end(ts, max), rows(ts, count) ).reset_index() print(span.head()) # 检查时间戳是否连续15分钟粒度 - 96条/天 df[gap_min] df.groupby(station_id)[ts].diff().dt.total_seconds() / 60 print(df[gap_min].value_counts().head(10))这段代码的逻辑是先按站点和时间排序再计算每个站点的起止时间和总条数最后通过 diff 找相邻记录的时间差。正常 15 分钟粒度的数据gap_min 应该集中在 15 附近如果出现大量 30、45 甚至 1440说明存在漏采或者多表拼接时的重采样问题后续要做缺失值补全或聚合重采样。提示类型转换这一步最容易翻车。ts 列如果是字符串parse_dates[ts] 会在读入时自动转 datetime但如果不指定 format遇到带时区后缀或毫秒的字符串会解析失败。建议读入后检查 df[ts].dt.tz 是否为 None统一成不带时区的本地时间。3. 快速上手从原始 CSV 到可训练的时间序列样本3.1 确定预测目标与重采样口径这份数据和常见的电力负荷数据集有一个关键差异它同时记录了空闲、充电中、离线三种状态。预测充电站负荷时目标变量通常有两种口径一是站点总功率即一个时间切片内所有充电中桩的功率之和二是站点充电占比即充电中桩数与总桩数的比值。前者适合做功率预测和需量管理后者适合做服务能力评估。我一般先按站点重采样成等间隔序列再决定预测目标。以 15 分钟粒度为例一个自然日有 96 个点。下面这段代码把桩级记录聚合成站点级时间序列。station_ts ( df.groupby([station_id, ts]) .agg( total_power(charge_power, sum), active_piles(status, lambda x: (x charging).sum()), total_piles(pile_id, nunique) ) .reset_index() ) # 重采样到固定 15 分钟网格并用 0 填充离线时长 full_grid station_ts.set_index(ts).groupby(station_id).resample(15min).asfreq() full_grid full_grid.fillna(0)这段聚合里charge_power 用 sum 得到站点总功率active_piles 用布尔统计得到充电中的桩数。resample(15min).asfreq() 的作用是补齐缺失的时间点并置为空值随后统一填充 0。这里有一个假设离线时段功率记为空值视为 0 是合理的但如果原本是故障离线且产生了上报延迟直接填 0 会把故障特征抹掉更适合在表里单独留一个 offline 计数列做交叉特征。3.2 训练、验证、测试的时序切分时序预测的数据切分和图像分类完全不同——不能用随机打乱。必须严格按时间先后切否则会造成未来信息泄漏验证集和测试集的指标都会偏乐观。常见做法是 70% 训练、15% 验证、15% 测试按天切而不是按行切确保同一个自然日的数据完整落在同一段里。split_days station_ts[ts].dt.normalize().unique() train_days split_days[:int(len(split_days) * 0.7)] val_days split_days[int(len(split_days) * 0.7):int(len(split_days) * 0.85)] test_days split_days[int(len(split_days) * 0.85):] train station_ts[station_ts[ts].dt.normalize().isin(train_days)] val station_ts[station_ts[ts].dt.normalize().isin(val_days)] test station_ts[station_ts[ts].dt.normalize().isin(test_days)]这里按天为单位做切分trick 在于先取日期序列而不是直接对行做切分因为两个站点的记录条数可能不平衡直接按行切分会把同一天的记录劈开。切分后务必打印三段数据的起止日期确认无重叠。另一个容易忽略的点是验证集和测试集的首条记录要离训练集最后一条记录至少一个 lookback 窗口的长度否则滑窗特征会越过切分线。3.3 特征工程充电行为、环境、日历三层叠加有了站点级时间序列下一步是把三类特征拼成模型输入。充电行为类特征包括 total_power、active_piles、total_piles 的历史值环境类特征包括 temperature、humidity、wind_speed日历类特征包括小时、星期、是否节假日。import numpy as np def build_features(df): df df.copy() df[hour] df[ts].dt.hour df[weekday] df[ts].dt.weekday df[is_holiday] df[holiday].astype(int) # 环境特征做过去 N 个点的滑动平均消除瞬时抖动 df[temp_avg_6h] df[temperature].rolling(24, min_periods1).mean() return df train_feat build_features(train)参数说明rolling(24) 在 15 分钟粒度下代表过去 6 小时的平均温度目的是把环境因素的缓变特性体现出来避免用瞬时温度去匹配瞬时的充电功率突变。日历特征 hour、weekday 属于周期性特征可以直接作为数值输入也可以做正弦余弦编码。更推荐后者因为 hour23 和 hour0 之间的距离只有 1但数值编码会丢失这种周期性相邻关系。4. 模型先导用 LSTM 跑通一条可复用的预测基线4.1 归一化与滑窗张量构造LSTM 对输入尺度敏感充电功率的数值范围可能是 0 到几百 kW而温度是 -10 到 40如果不做归一化梯度更新会被大数值特征主导。这里用 MinMaxScaler 把每个特征压到 0 到 1 之间注意必须先在训练集上 fit再对验证集和测试集 transform防止数据泄漏。from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler feature_cols [total_power, active_piles, temperature, temp_avg_6h, hour, weekday, is_holiday] X train_feat[feature_cols].values scaler MinMaxScaler() X_scaled scaler.fit_transform(X)构建滑窗样本是时序预测里最核心的步骤。如果 lookback 取 96表示用过去 96 个点24 小时预测未来一个点或未来一段序列。下面这段函数把二维时序转成三维张量形状是 (样本数, 96, 特征数)。def make_windows(data, lookback96, horizon1): X, y [], [] for i in range(len(data) - lookback - horizon 1): X.append(data[i:i lookback]) y.append(data[i lookback:i lookback horizon, 0]) return np.array(X), np.array(y) X_train, y_train make_windows(X_scaled) X_val, y_val make_windows(scaler.transform(val[feature_cols].values))这里 y 取第 0 列也就是 total_power因为预测目标就是未来的站点总功率。horizon 控制预测步长1 就是单步预测24 就是预测未来 6 小时。如果做多步预测更稳妥的做法是把 y 的形状设计为 (样本数, horizon)而不是循环调用单步模型自回归滚动预测后者会累积误差。4.2 LSTM 网络结构与训练配置LSTM 做负荷预测不需要很深的网络常见配置是一层 64 个隐藏单元再接一层 32最后接全连接输出。层数太多在小数据集上容易过拟合而且训练时间成倍增加。import torch import torch.nn as nn class LoadLSTM(nn.Module): def __init__(self, n_features, hidden64, n_layers2): super().__init__() self.lstm nn.LSTM(n_features, hidden, n_layers, batch_firstTrue, dropout0.2) self.head nn.Linear(hidden, 1) def forward(self, x): out, _ self.lstm(x) return self.head(out[:, -1, :]) model LoadLSTM(n_featureslen(feature_cols), hidden64, n_layers2) optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr1e-3) criterion nn.MSELoss()训练时用早停法监控验证集 losspatience 设为 6 到 10 个 epoch。LSTM 梯度传播路径长学习率太大容易训练震荡太小则收敛极慢。1e-3 是个安全起点如果 loss 在 20 个 epoch 内没有下降降到 3e-4 再试。提示batch 大小建议取 64 或 128和 lookback 没有直接关系。但 shuffle 必须设为 False 的认知是错的——滑窗样本内部已经包含了时间顺序shuffle 只会把不同时间段的样本混洗不会破坏单条样本内部的时序结构有益于训练稳定性可以放心对训练集开启。4.3 评估指标与误差解读负荷预测常用的三个指标各有侧重。RMSE 对大误差非常敏感适合评估极端峰值预测MAE 反映平均绝对偏差MAPE 用百分比衡量但对数值接近 0 的时段会产生夸张的误差值建议只在功率高于某个阈值的时段计算。建议至少同时报告 RMSE 和 MAPE 两个指标单独看任何一个都容易被误导。指标公式含义适用场景注意事项RMSE对误差平方取均值再开根评估峰值冲击、电网调度大误差会被放大MAE绝对误差的平均值评估整体偏差无法区分小误差和大误差MAPE绝对误差除以真实值再取平均汇报给业务方时直观真实值为 0 时无定义建议过滤基线模型的合理预期是MAPE 在 15%25% 之间RMSE 在站点平均负荷的 10%15% 左右。如果 MAPE 超过 40%先不要调模型回查数据切分和目标变量是否有问题。5. 实操避坑七条让时序预测翻车的典型问题5.1 时间戳时区混乱导致滑窗错位现象构建滑窗后验证集的第一条样本预测结果和真实值错位了几个点看起来滞后明显。原因CSV 里的 ts 字段混了带时区和不带时区的记录pandas 解析后一部分是 UTC一部分是本地时间直接拼接后时间轴出现跳变。滑窗代码只按行索引切不校验时间差结果把不同时段的记录拼进同一个窗口。解决读入后统一做个标准化先df[ts] pd.to_datetime(df[ts], utcTrue).dt.tz_convert(Asia/Shanghai).dt.tz_localize(None)再用df[ts].diff()检查是否有异常间隔。从那以后我每次收到时序数据都会先跑一遍这个检查顺序错了后面全是白做。5.2 环境特征缺失值统一填 0 造成假相关性现象站点总功率在凌晨出现明显低谷是正常的但特征重要性分析里 temperature 的贡献异常高且正负方向不符合直觉。原因环境记录是小时级的和 15 分钟充电记录对齐时有些时段没有匹配到观测值。直接 fillna(0) 后零值集中在凌晨而凌晨充电负荷恰好低模型学到的不是温度的真实影响而是“温度缺失凌晨低负荷”这种伪规律。解决把缺失标志单独做成一个特征环境值再考虑前向填充或线性插值。最稳妥的做法是df[temp_missing] df[temperature].isna().astype(int)然后对温度列按站点分组做前向填充。这比填 0 干净得多模型也更容易学到真实的温度曲线。5.3 归一化泄漏到验证集现象训练集 loss 正常下降验证集的 MAPE 却比测试集还低整体指标异常偏乐观。原因在合并后的全量数据上 fit 了 MinMaxScaler验证集和测试集的统计信息已经进入归一化参数模型在训练时间接“看见”了未来数据的取值范围。解决严格遵循先切分后归一化的流程训练集上scaler.fit(X_train)再用同一个 sc 对象去 transform 验证和测试集。检查方法是把scaler.data_min_和训练集的最小值对比如果全量最小值和训练集最小值不一致基本就是泄漏了。5.4 节假日特征用 0/1 编码太粗糙现象工作日的预测精度还不错一到周一或者节假日后第一天误差突然拉大 50%。原因很多节假日不是单纯 0/1 能描述的比如国庆假期的后两天充电行为明显衰减高速公路充电站的负荷集中在节假日首尾。0/1 编码无法区分长假和普通双休日。解决把特征扩展成三类值工作日、周末、法定节假日再叠加一个距最近节假日的天数特征。具体做法是days_to_holiday (next_holiday - current_ts).days这个连续特征比布尔值对节假日效应的刻画能力强很多。5.5 站点级总功率与桩级明细不一致现象按站点求和后总功率曲线最大值比单个桩的额定功率之和还高且明显不符合逻辑。原因原始 CSV 里 status 标记为充电中的记录同时可能包含重复上报的功率采样同一个桩在同一个 15 分钟切片内被上报了多次。按 groupby.sum() 会把重复采样累加进总功率。解决聚合前先按[ts, pile_id]去重保留最后一条或取均值再求和。写一个断言assert df.groupby([ts, pile_id]).size().max() 1在构建站点时序前强制校验一次超过 1 就停下来清理重复记录。5.6 滑窗截断边界导致预测起点偏差现象训练集最后一条滑窗样本的终点正好落在训练集末尾验证集第一个样本的起点是验证集开头两段之间跨度刚好一个 lookback但预测结果出现阶梯式跳变。原因滑窗按行索引生成时训练集的最后一条样本包含的是训练集末尾前 lookback 个点验证集的第一个样本则从验证集的第一行开始二者之间其实缺失了边界处一段真实时间序列的上下文。解决把验证集和测试集各向前多取 lookback 行作为“暖机数据”用于构造首条样本但不参与指标计算。实现上就是在切分时让验证集的起始时间比实际评估起点早 lookback 个点既能保留时序上下文又不会污染训练集。5.7 小型数据集上 LSTM 过拟合但仍被误判为精度差现象训练集 loss 不断下降验证集从第 30 个 epoch 开始止步整个曲线看起来是“训练有提升、验证没动静”实际上模型已经死记了训练集的功率曲线。原因负荷预测数据往往只有几十天的量级LSTM 参数数量远超样本多样性。dropout 设了 0.2 但作用在 LSTM 层之间对输入到隐藏层的过拟合抑制不够。解决优先降低 hidden 单元数到 32把 dropout 提到 0.3并加 L2 约束到优化器。如果验证指标仍然不改善就切到更简单的模型比如带季节分解的 LightGBM在小数据上经常能跑赢复杂 LSTM不要迷信深度模型。6. 进阶用法基于站点瓦片的联合建模与跨站迁移验证按照单站点划分数据集每个站点都用全部历史时间做训练是最基础、也是指标最容易虚高的用法。更接近真实运营场景的问题是新接入一个充电站历史数据只有两周能不能借助其他成熟站点的数据训练模型完成冷启动预测我的做法是建立站点瓦片并做跨站迁移验证。先把数据按站点分组每个站点的时间序列切成独立的瓦片。切瓦片时按“站点维度”而不是时间维度拆分A、B、C 三个站点作为训练域D 站点作为目标域看模型在 D 站上的表现。切分方式用 5 折交叉每次留一个站点做目标域其余站点做训练域。from sklearn.model_selection import LeaveOneGroupOut groups station_ts[station_id] logo LeaveOneGroupOut() # 每个折叠训练域为 N-1 个站点目标域为剩余 1 个站点 for train_idx, test_idx in logo.split(station_ts, groupsgroups): station_train station_ts.iloc[train_idx] station_test station_ts.iloc[test_idx] # 在 station_train 上重复第 3、4 节的滑窗与训练流程 break跨站迁移的关键在特征对齐环境特征要做标准化但 hour、weekday 这类周期特征在站点间天然同分布不需要额外处理。若目标站点功率均值与训练域差异较大可以先做目标站点局部微调也就是用目标域前两周的数据继续训练几个 epoch通常能显著压低 MAPE。指标验证我习惯输出一张自查清单每个站点都记三列检查项具体操作合格线重复记录按 ts pile_id 断言唯一性最大重复次数 1时间连续性diff 检查间隔分布主间隔占比 99%归一化隔离对比 scaler.data_min_ 与训练集 min完全一致节假日特征检查节假日样本占比 2%且有足够样本留站验证每个折叠记录目标站 MAPE全折叠均值 30%这套流程跑下来的经验是跨站迁移预测的效果上限往往不取决于 LSTM 的结构复杂度而取决于是否对齐了站点间的行为模式。有一次我只把温度做了标准化就停手了结果 D 站点的 MAPE 比单站点模型高 10%后来发现是该校区的充电行为集中在午休和下班时段跟训练域站点的通勤节奏完全不同加上 weekday 编码后误差立刻回落。从那以后我每次做迁移验证都会先画一下各站点的 24 小时平均功率曲线对比再决定要不要做时段加权。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取