考虑用户行为基于扩散模型的电动汽车充电场景生成（Python代码实现）-尧图网络科技

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💥第一部分——内容介绍

基于 DDPM 的电动汽车充电行为场景生成研究

摘要

电动汽车大规模普及下，无序充电行为会加剧配网负荷波动、增大电网调度压力，精准复现海量真实充电场景是开展电网负荷预测、有序充电优化、充电桩容量配置研究的核心基础。传统充电场景生成方法多依赖蒙特卡洛模拟、隐马尔可夫模型、生成对抗网络，存在数据分布拟合偏差大、多特征耦合建模能力弱、训练模式易崩溃、长时序充电行为生成失真等缺陷。本文以去噪概率扩散模型（DDPM）为核心生成框架，依托美国 ACN 真实充电数据集开展模型复现与实证研究，构建面向多维电动汽车充电特征的条件扩散生成模型。模型通过前向扩散加噪过程逐步破坏原始充电时序数据分布，再基于多层感知机网络搭建反向去噪模块，结合时间步嵌入机制捕捉充电行为的时序演化规律，配套完整的数据预处理、特征归一化、条件约束保留与分布逆变换流程，实现高保真、多维度、可约束的电动汽车充电行为场景自动生成。对比传统生成方法，本文所复现的 DDPM 模型能够更好还原用户充电起始时刻、充电时长、充电功率、充电需求电量等多特征联合分布，生成场景贴合真实用户充电行为规律，可为电力系统充电负荷仿真、车网互动策略研究提供标准化、可复用的充电场景生成工具。

关键词：去噪概率扩散模型；DDPM；电动汽车；充电行为；场景生成；负荷模拟；ACN 数据集

1 绪论

1.1 研究背景与意义

新能源汽车产业高速发展推动电动汽车保有量持续增长，大量私家车、营运车辆的随机充电行为形成规模化柔性负荷，对城市配电网运行稳定性、配电设备扩容规划、峰谷电价调控方案设计带来显著影响。开展充电负荷相关仿真分析时，需海量具备真实行为特征的充电场景样本支撑试验，而实测充电数据采集成本高、样本覆盖场景有限，难以满足大规模仿真需求，因此高精度充电行为场景生成技术成为车网融合领域的研究热点。

现有充电场景生成技术存在明显局限性：蒙特卡洛模拟仅依靠单变量概率分布抽样，忽略充电起始时间、充电电量、充电时长之间的耦合关联；生成对抗网络训练过程不稳定，易出现模式坍塌，生成样本多样性不足；时序类传统模型对多维度连续充电特征拟合能力有限，生成数据与实测数据分布差异显著。扩散模型凭借渐进式加噪 - 去噪的生成逻辑、稳定的训练收敛特性、优异的高维数据分布拟合能力，逐步应用于时序负荷、能源场景生成领域。

本文基于现有文献提出的 DDPM 充电场景生成思路完成模型复现，依托公开实测充电数据集搭建完整生成流程，实现无约束与条件约束两类充电场景生成，弥补传统生成方法失真、样本单一的短板。研究成果可直接用于配网充电负荷仿真、有序充电策略测试、充电桩布局规划等工程研究，同时为扩散模型在电力负荷时序生成方向的优化改进提供完整参照基准。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 电动汽车充电场景生成研究现状

早期充电场景生成以统计学模拟方法为主，通过统计实测充电数据的单参数概率分布，随机抽取参数组合构建充电负荷样本，方法简单高效，但割裂多特征内在关联，生成行为与真实用户习惯偏差较大。后续研究引入隐马尔可夫、贝叶斯网络等概率图模型，初步刻画充电行为时序关联性，但模型复杂度随特征维度提升急剧增加，泛化性能受限。

深度学习生成方法出现后，生成对抗网络成为主流工具，大量研究采用 GAN 及其改进模型生成充电负荷曲线，能够捕捉多特征耦合关系，但对抗训练存在梯度消失、模式崩溃问题，生成样本多样性不足，难以覆盖小众充电行为场景。

1.2.2 扩散模型在能源时序生成领域研究现状

去噪概率扩散模型（DDPM）凭借稳定训练过程、更强的高维分布拟合能力，近年逐步应用于风电、光伏、电力负荷等时序数据生成任务。相较于 GAN，DDPM 无需对抗博弈训练，收敛过程平稳，生成样本分布与真实数据匹配度更高。已有文献将 DDPM 引入电动汽车充电场景生成，通过时序扩散建模还原用户充电行为多维特征，但相关公开完整复现方案较少，数据预处理、条件约束生成等工程实现细节缺失，难以直接复用开展后续优化研究。

现有研究存在的空白主要体现在：多数文献仅给出模型理论框架，缺少基于实测数据集的完整落地实现流程；原始公开充电数据集格式杂乱，预处理标准化流程缺失；缺少针对充电多维时序特征适配的条件扩散生成方案。本文针对上述问题完整复现 DDPM 充电场景生成框架，完善从原始数据到场景输出的全流程处理逻辑，填补工程落地层面的研究缺口。

1.3 主要研究内容与技术路线

本文核心研究内容围绕基于 DDPM 的电动汽车充电行为场景生成展开，具体分为四部分：

实测充电数据集标准化预处理：基于美国 ACN-data 原始 JSON 充电数据，完成数据清洗、异常值剔除、多维度充电特征提取，转换为标准化表格数据，搭建适配扩散模型输入的数据集；
DDPM 充电生成模型完整复现：还原文献中前向扩散加噪、反向去噪两大核心流程，搭建基于多层感知机的去噪网络，引入时间步嵌入机制捕捉充电行为时序特征；
多维充电特征适配处理机制：设计全局特征归一化、条件约束保留、生成样本分布逆变换流程，解决扩散模型数值区间映射问题，保证生成充电特征物理意义合理；
模型有效性验证与场景生成效果分析：依托真实充电数据集完成模型训练，输出大批量仿真充电场景，从多特征联合分布、行为逻辑合理性两方面验证 DDPM 生成效果。

整体技术路线：原始 ACN 充电数据解析与清洗→多维充电特征提取与 Excel 标准化转换→数据集划分与特征归一化处理→DDPM 前向扩散过程构建→时间步嵌入 + MLP 反向去噪网络搭建→模型迭代训练→采样生成仿真充电数据→分布逆变换还原物理量纲→充电场景样本输出与效果分析。

1.4 论文结构安排

本文共分为六个章节：第一章为绪论，阐述研究背景、国内外现状、研究内容与技术路线；第二章介绍电动汽车充电行为数据集与数据预处理体系；第三章系统阐述去噪概率扩散模型 DDPM 基础理论与充电场景生成适配改造思路；第四章详细搭建面向充电多维时序特征的 DDPM 完整生成框架，说明前向、反向过程设计与约束生成逻辑；第五章开展模型训练与生成场景效果分析，验证 DDPM 在充电行为生成任务上的优势；第六章总结全文研究工作，并展望扩散模型在充电负荷生成领域的优化方向。

2 电动汽车充电数据集与预处理体系

2.1 ACN-data 实测充电数据集介绍

本文统一采用参考文献使用的美国 ACN-data 公共充电数据集，数据集来源于美国加州多座公共停车场充电桩实测记录，包含大量私家车完整充电行为记录，覆盖工作日、周末、不同季节、不同充电时长、不同充电需求的多元用户行为，具备极强代表性，是电动汽车充电行为建模领域通用基准数据集。

原始数据集仅提供 JSON 格式源文件，文件嵌套层级复杂，单条充电记录分散存储，直接用于深度学习模型训练存在读取效率低、特征提取困难等问题。本文对原始 JSON 数据进行批量解析处理，提取核心充电行为特征，剔除缺失值、超量程异常充电记录、充电桩故障无效数据，最终整理为结构化 Excel 表格数据集，统一字段格式，简化数据集读取、划分、归一化操作，降低模型复现与后续改进的使用门槛。

2.2 核心充电行为多维特征选取

结合充电负荷仿真实际需求，同时匹配 DDPM 高维时序生成输入要求，从原始数据中提取四类核心充电特征，构成模型输入多维样本：

时间特征：用户充电起始时刻、充电持续时长、充电结束时刻；
功率特征：充电桩额定充电功率、实际平均充电功率、充电功率波动区间；
电量需求特征：车辆抵达剩余电量、充电补充电量、充电结束总电量；
用户行为附属特征：充电日期类型（工作日 / 休息日）、充电时段（日间 / 夜间）。

上述特征相互耦合，例如夜间充电用户普遍充电时长更长、补电量更高，工作日充电起始时间集中于晚间通勤时段，单一变量抽样无法还原该类关联规律，是扩散模型需要学习的核心数据分布特征。

2.3 标准化数据预处理全流程

为适配 DDPM 模型数值输入要求，设计完整标准化预处理流程，分为数据清洗、特征重构、区间归一化、数据集划分四部分：

数据清洗：剔除充电桩故障、充电中断、电量数值异常、时间记录缺失的无效样本，过滤极端小众异常充电行为，保留具备统计代表性的常规充电记录；
特征重构：将时间、电量、功率等离散 / 连续物理量统一转换为连续数值向量，构建多维时序样本；
全局特征归一化：将全部多维特征映射至模型适配数值区间，消除不同物理量纲带来的训练偏差，保证反向去噪网络稳定学习；
数据集划分：按固定比例拆分训练集与测试集，训练集用于 DDPM 模型拟合真实充电行为分布，测试集用于后续生成效果对比验证。

2.4 条件约束数据适配设计

实际电网仿真中常需要限定特定条件生成充电场景，例如仅生成工作日夜间充电场景、固定充电桩额定功率下的充电行为。本文在数据预处理阶段同步预留条件特征通道，将日期类型、充电桩功率等约束标签与充电行为特征向量绑定，训练阶段将条件信息同步输入去噪网络，实现条件可控的充电场景生成，避免生成样本脱离预设仿真工况。

3 去噪概率扩散模型 DDPM 基础理论与充电场景适配思路

3.1 DDPM 基础核心机理

去噪概率扩散模型分为前向扩散加噪、反向去噪生成两大独立过程，整体基于马尔可夫链概率建模。前向过程以真实数据为初始样本，逐步向数据中叠加高斯噪声，经过多轮时间步迭代后，原始充电数据特征完全被噪声覆盖，转化为标准高斯分布随机向量；反向过程作为模型核心学习阶段，搭建神经网络学习每一个时间步的噪声分布，从纯高斯噪声出发，逐步预测并去除噪声，迭代还原出符合真实数据分布的全新样本。

相较于 GAN 等生成模型，DDPM 不存在对抗训练的不稳定问题，训练损失单调收敛，对高维耦合时序数据拟合效果更优，生成样本多样性更强，能够完整学习多特征之间的非线性关联，高度契合电动汽车多维度耦合充电行为的生成需求。

3.2 DDPM 应用于充电行为生成的适配难点

原始 DDPM 多用于图像等高维网格数据生成，直接迁移至电动汽车充电时序行为生成存在多处适配难点：

图像数据为二维像素矩阵，充电行为为一维多维时序向量，网络结构需要针对性调整；
充电特征具备明确物理上下限，无约束生成易出现负电量、超长充电时长等无物理意义样本；
时间、电量、功率多特征量纲差异巨大，未做归一化处理会导致网络训练梯度失衡；
条件约束生成机制需要额外设计，实现指定工况下定向生成充电场景。

针对上述难点，本文参考已有文献的改造思路，对标准 DDPM 进行面向充电时序数据的定制化改进，完成模型完整复现，解决时序特征输入、物理量约束、条件生成三大核心适配问题。

3.3 面向充电行为的模型改进思路

网络结构适配：摒弃图像领域常用卷积网络，采用多层感知机 MLP 作为基础去噪网络，匹配一维充电特征向量输入形式；
时序信息嵌入：引入时间步嵌入层，将扩散迭代时间步编码为特征向量输入网络，让模型学习不同加噪阶段充电数据的分布演化规律；
物理边界约束：配套归一化与逆变换流程，训练阶段将特征压缩至模型数值区间，采样完成后逆映射回真实物理量范围，限制生成数值不超出合理充电区间；
条件信息融合：将工况约束标签嵌入去噪网络，构建条件 DDPM 生成框架，支持指定时间、功率、日期类型下的充电场景生成。

4 基于 DDPM 的充电行为场景生成完整框架

4.1 整体模型架构设计

本文完整复现文献提出的 DDPM 充电场景生成架构，整体分为数据输入模块、前向扩散模块、反向去噪网络模块、采样生成模块、数据逆变换输出模块五大子模块，各模块功能相互独立、流程串联，架构分层清晰，便于后续模块替换与算法改进。

数据输入模块读取预处理完成的 Excel 标准化充电数据集，输出归一化后的多维特征向量；前向扩散模块完成全时间步高斯噪声叠加，生成训练所需噪声样本对；反向去噪网络为模型核心，由时间步嵌入层与多层 MLP 网络堆叠组成，负责预测各时间步叠加噪声；采样生成模块从随机高斯噪声出发，调用训练完成的去噪网络逐时间步去噪，输出归一化仿真充电向量；数据逆变换模块将生成向量还原为具备真实物理含义的充电行为参数，输出可直接用于电网仿真的完整充电场景样本。

4.2 前向扩散加噪过程设计

前向扩散过程无需网络训练，属于确定性噪声叠加流程，作用是构建模型训练所需的样本数据集。以真实多维充电特征向量为起点，按照预设总扩散时间步，逐次向样本叠加微小高斯噪声，每一步仅依赖上一步加噪结果，满足马尔可夫链特性。随着迭代步数增加，原始充电行为特征逐步模糊，最终样本完全服从标准高斯分布。

训练过程中，随机抽取任意时间步，将对应加噪样本与该步真实噪声作为网络输入输出标签，驱动反向去噪网络学习噪声预测规律。针对充电多维向量特性，噪声叠加作用于全部特征维度，同步扰动时间、电量、功率参数，保证模型学习全部特征的联合分布。

4.3 基于 MLP 与时间步嵌入的反向去噪网络

反向去噪网络是 DDPM 拟合充电行为分布的核心，本文未采用卷积结构，选用多层感知机搭建基础网络，适配一维充电特征向量输入。网络输入包含两部分：当前时间步归一化充电向量、扩散时间步编码向量；网络输出为当前时间步叠加的高斯噪声预测值。

时间步嵌入层为网络关键组成部分，将离散的扩散迭代时间步转换为连续高维特征向量，使网络能够区分不同加噪阶段的数据分布差异，精准捕捉充电行为随去噪进程逐步还原的时序规律。多层 MLP 通过多层非线性变换，挖掘充电起始时间、充电电量、充电功率之间复杂非线性耦合关系，精准拟合 ACN 数据集真实充电行为分布。

训练阶段通过最小化噪声预测误差更新网络权重，损失函数收敛平稳，不存在 GAN 模式坍塌、梯度消失等问题，小批量实测充电数据集下仍可完成有效训练。

4.4 条件约束生成机制实现

为满足电网仿真定向生成需求，本文在反向网络输入端增设条件特征融合通道，构建条件 DDPM 生成框架。预处理阶段提取的工况标签（工作日 / 休息日、充电桩额定功率区间等）编码为条件向量，与充电特征向量、时间步嵌入向量拼接后共同输入 MLP 去噪网络。

模型训练时同步学习 “条件标签 - 充电行为” 对应关系，采样阶段输入指定条件向量，即可生成匹配预设工况的充电场景，实现可控场景生成，避免无约束生成样本工况混杂，提升仿真场景实用性。

4.5 特征逆变换与物理边界控制

网络直接输出的生成向量为归一化后数值，无实际物理意义，因此设计分布逆变换流程，将模型输出向量映射回原始时间、电量、功率物理区间。逆变换过程同步设置数值上下限截断机制，过滤超出合理充电范围的异常数值，杜绝出现负补电量、超过 24 小时充电时长、超充电桩额定功率等违背物理常识的生成样本，保证输出充电场景具备工程可用性。

5 模型训练与充电场景生成效果分析

5.1 模型训练环境与数据集配置

模型基于 Python 与 PyTorch 深度学习框架完成搭建与训练，硬件环境支持 CPU 与 GPU 双模式运行，代码注释完善，模块解耦程度高，可直接复现训练流程。训练数据集采用经过预处理的 Excel 格式 ACN 充电数据，按固定比例划分训练集与测试集，训练集用于拟合用户充电行为分布，测试集作为真实样本基准，用于对比生成场景分布差异。

训练过程采用小批量梯度下降优化策略，设置固定扩散总时间步，全程监控训练损失变化，损失持续平稳下降并最终趋于稳定，证明反向去噪网络有效学习到真实充电数据噪声分布，无明显训练失效问题。

5.2 充电场景生成结果定性分析

模型训练完成后，从纯随机高斯噪声启动反向采样流程，批量生成海量电动汽车充电行为场景样本。从行为逻辑层面观察生成样本：生成充电起始时段分布与实测数据一致，工作日充电集中于晚间通勤时段，休息日日间充电样本占比显著提升；充电时长与补充电量呈现正相关关系，长时长充电对应更高补电量，与真实用户充电习惯匹配；充电功率分布贴合 ACN 数据集充电桩额定功率区间，无大范围偏离额定值的异常样本。

条件生成模式下，输入工作日约束时，生成样本几乎无日间长时间充电行为；限定低功率充电桩条件时，输出样本平均充电功率集中于低功率区间，条件约束生效，可精准定向生成指定工况充电场景。

5.3 生成数据分布定量对比分析

以真实 ACN 测试集数据为基准，对比 DDPM 生成样本与实测样本各维度特征概率分布，分析单变量分布与多变量联合分布拟合效果。相较于传统蒙特卡洛模拟、基础 GAN 模型，本文复现的 DDPM 模型生成样本在充电起始时刻、充电补电量、充电时长三维联合分布上与真实数据重合度更高。

传统生成方法容易割裂特征耦合关系，出现大量不符合现实的参数组合，而 DDPM 依靠多步渐进式去噪学习完整联合分布，生成样本无明显失真组合，样本多样性充足，能够覆盖实测数据中各类常规与小众充电行为场景，不会出现样本同质化、场景单一的模式坍塌现象。

5.4 模型应用优势总结

综合训练与生成试验结果，本文复现的 DDPM 充电场景生成模型具备三点突出优势：

训练稳定性强：相比 GAN 无需对抗博弈，损失收敛平稳，中小规模实测充电数据集即可完成有效训练，复现门槛低；
多特征拟合精度高：完整捕捉充电时间、电量、功率间非线性耦合关联，生成场景贴合真实用户行为规律；
工程实用性强：配套完整数据预处理、条件约束、逆变换流程，输出样本具备明确物理意义，可直接导入配网负荷仿真平台开展试验，同时代码架构模块化，便于后续开展网络结构、扩散策略、约束机制等算法改进研究。

6 结论与展望

6.1 全文研究结论

本文围绕基于 DDPM 的电动汽车充电行为场景生成开展完整复现与实证研究，依托美国 ACN 公共充电实测数据集，搭建一套完整的扩散模型充电场景生成体系，主要结论如下：

针对原始 ACN 数据集 JSON 格式难以直接建模的问题，完成批量数据清洗、特征提取，转换为标准化 Excel 数据集，构建适配时序生成模型的预处理全流程，降低充电扩散模型复现与使用成本；
完整复现文献提出的 DDPM 充电生成框架，采用 MLP 去噪网络搭配时间步嵌入机制适配一维多维充电时序特征，通过前向加噪、反向去噪流程实现充电行为仿真生成，配套条件约束通道实现定向工况场景输出；
设计特征归一化与分布逆变换流程，对模型生成数值进行物理边界约束，彻底解决扩散模型生成无物理意义充电参数的问题，输出场景可直接用于电力系统仿真；
试验结果表明，DDPM 模型训练过程稳定，生成充电样本单变量与多特征联合分布均高度贴合真实实测数据，相较于传统生成方法样本多样性更高、行为失真更少，能够为车网互动、配网负荷模拟提供高质量充电场景支撑。

6.2 未来研究展望

本文仅完成基础 DDPM 模型在充电场景生成任务的复现，后续可围绕扩散模型优化与充电场景拓展开展深入研究：

扩散模型算法改进：更换改进型扩散模型（加速扩散、分数阶扩散、扩散 GAN 融合模型），缩短反向采样耗时，提升大规模场景批量生成效率；
多类型充电场景拓展：在现有公共充电桩充电数据基础上，融合私人家用充电桩、营运货车充电数据，构建覆盖全场景电动汽车充电行为生成模型；
多目标联合生成拓展：将光伏出力、楼宇负荷与电动汽车充电行为耦合，构建多能源时序联合扩散生成模型，适配综合能源系统仿真需求；
动态约束优化：引入实时电价、配网容量动态条件约束，实现价格引导下有序充电行为场景自动生成，直接支撑车网互动优化策略研究。

📚第二部分——运行结果

【扩散模型】充电行为场景生成+去噪概率扩散模型DDPM

3算例分析
3.1 算例概况
本文采用真实电动汽车充电会话数据集ACN-
Data验证所提方法的有效性[），采用中国上海市浦
东新区某居民区充电站数据验证所提方法的工程价
值。ACN-Data的数据来源包括两个充电站：一个
位于美国加州理工学院（Caltech）校园；另一个位于
美国喷气推进实验室（JPL）。