l)由图7-15a可知，模型对温度差异故障的预测准确率随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为99.16%。2) 由图7-15b可知，模型对电池高温故障的预测准确率几乎达到了100%，其结果基本不随窗口长度和预测帧数而变化。3) 由图7-15c可知，电池不一致故障预测准确率结果随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为99.06%。4) 由图7-15d可知，电池欠压故障预测准确率结果随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为99.92%。5)由图7-15e可知，RF模型的单体电池过压故障预测准确率结果随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为98.8%。6)由图7-15f可知，车载储能装置类型欠压的预测准确率随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为2构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为100%。7)由图7-15g可知，车载储能装置类型过压故障的预测准确率随提前预测帧数的增加而有所降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为l构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为99.99%。8)由图7-15h可知，模型对SOC过高故障的预测准确率随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为93.8%。9)由图7-15i可知，SOC过低故障的预测准确率随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为100%。10)由图7-15j可知，驱动电机温度故障的预测准确率结果随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为l构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为99%。11)由图7-15k可知，模型对驱动电机控制器温度故障的预测准确率随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。综合评价后，选择窗口长度为10、提前预测帧数为l构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为99.95%。12)由图7-151可知，RF模型对绝缘故障的预测准确率随提前预测帧数的增加而降低，随窗口长度的增加而提高。选择窗口长度为10、提前预测帧数为1构建此故障的诊断预测模型，此时准确率最高为96.5%。数据清洗与整合在进行数据分析之前，首先需要对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和无效数据，确保数据质量。然后，将动态数据与静态信息进行整合，以构建完整的新能源汽车充电行为数据库。数据分析方法采用统计分析、机器学习等方法，对整合后的数据进行深入分析，提取新能源汽车群体充电负荷的特征，并建立充电车辆比例评估模型。数据处理方法在深入分析模型预测出的充电负荷数据基础上，我们综合考虑了充电站的实际容纳能力以及新能源汽车的市场保有量，进而对充电车辆在整个车辆群体中所占的比例进行了细致评估。这一过程不仅涉及到对现有充电基础设施的利用效率进行精确判断，还包括了对未来充电需求趋势的预测，为我们合理规划充电网络布局提供了重要依据。评估方法在深入分析评估结果的基础上，我们不仅要准确识别出潜在的问题和隐患，还要对这些问题的成因进行深入探究，从而明确改进的具体方向。这一过程将为新能源汽车充电基础设施的科学规划以及电力供应的精准决策提供强有力的数据支撑和理论依据，确保我国新能源汽车产业健康、可持续发展。通过细致的分析，我们能够为政策制定者提供决策参考，为充电设施的优化布局和电力资源的高效配置提供专业建议，进而推动整个行业良性循环和进步。结果分析02充电车辆比例评估图7-24为4种车辆用途电动汽车群体连续14天充电负荷曲线和日充电车数曲线；图中横坐标为时间，单位为小时（h),计数方式为从第一天0点开始按小时累加，原点为周一0点；纵坐标为充电负荷和车数两类，负荷单位为兆瓦(MW)，车数单位为千辆。4种车辆用途电动汽车群体的充电负荷曲线都具有明显的周期性，且随着当日充电车辆数提高，充电负荷明显升高。应用案例租赁乘用车、出租乘用车、公务乘用车的充电负荷曲线和群体车数曲线。它们的充电负荷峰值在时间维度上位置相似，且工作日和周末的充电负