DBO-Stacking集成学习模型如何提升电动汽车充电需求预测精度？赋能智慧城市管理

随着全球气候变化与能源转型的加速，电动汽车（EV）的普及正以前所未有的速度推进。然而，一个随之而来的关键挑战日益凸显：如何准确预测电动汽车的充电需求？这不仅关乎电网的稳定运行与新能源的高效消纳，更是优化充电桩布局、缓解用户里程焦虑、构建智慧城市的核心技术支撑。

近期，一项发表在 Renewable Energy 期刊上的研究《Electric vehicle charging demand forecasting: A data-driven integrated learning approach》提出了一种名为DBO-Stacking的数据驱动集成学习模型。这一模型为解决上述难题提供了新的、高精度的技术路径。

传统预测方法面临哪些瓶颈？

电动汽车充电需求受到用户行为、运营策略、时间、天气等多重复杂因素的影响，预测难度很大。传统方法主要分为两类：

• 模型驱动方法：依赖物理定律或统计假设（如排队论），在数据稀缺或理想条件下有效。但其对现实场景中快速变化的非线性关系适应性较差。
• 数据驱动方法：直接从海量历史数据中学习模式，擅长捕捉复杂关系。然而，单一的机器学习模型在面对高维异构数据时，往往存在泛化能力弱、可解释性不足等问题，难以普适于不同城市和运营场景。

创新突破：DBO-Stacking集成学习模型

为了克服这些局限性，研究团队提出了DBO-Stacking模型。其核心思想在于“集成”与“优化”，通过结合多种算法的优势并自动调优，以达到“1+1>2”的预测效果。

模型架构：强强联合

模型主要融合了三大类学习器：

1. 树模型集成：包括随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT） 和LightGBM。这些模型在处理表格型特征、捕捉特征间交互关系方面效率极高。
2. 深度学习模型：引入了双向长短期记忆网络（BiLSTM），专门用于挖掘充电需求数据中的时间序列模式与长期依赖关系。
3. Stacking集成策略：模型并非简单地将上述基础模型的预测结果取平均，而是将它们各自的预测值作为新的特征（元特征），输入到一个第二层的“元学习器”中进行训练。这种方式能让模型学习到更高级、更复杂的组合模式，从而显著提升整体预测性能和泛化能力。

超参数优化：蜣螂优化算法（DBO）

机器学习模型的性能高度依赖于超参数设置。手动调参耗时费力且难以找到最优解。该研究创新性地引入了蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer， DBO）。这种仿生优化算法模拟蜣螂的滚球、觅食、繁殖等自然行为，高效地在参数空间中搜索，自动为RF、GBDT、LightGBM和BiLSTM等基础模型找到最优的超参数组合，确保了集成模型始终保持最佳状态。

特征工程：什么在影响充电行为？

模型的输入特征经过精心设计，主要包括两大类：

• 充电站运营特征：如直流桩功率、服务费率等，直接关联用户成本和充电效率。
• 时间序列特征：如小时、星期几、是否为节假日等，用于捕捉需求的周期性与季节性规律。

实证效果：在江苏四市的表现如何？

研究使用了中国江苏省南京、无锡、苏州、南通四个城市共40个充电站的实际运营数据对模型进行验证。结果有力地证明了DBO-Stacking的优越性：

城市	最佳单模型	MAE提升	RMSE提升
南京	LightGBM	6.06%	12.57%
无锡	RF	8.27%	9.89%
苏州	RF	4.85%	1.34%
南通	GBDT	19.75%	19.62%

数据显示，DBO-Stacking在所有测试数据集上均超越了表现最好的单一模型。尤其是在南通的数据上，平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）的降低幅度接近20%，展现了强大的泛化能力和鲁棒性。

深度解读：哪些因素最关键？

为了打破数据驱动模型“黑箱”的刻板印象，研究团队运用了SHAP（SHapley Additive exPlanations） 算法进行可解释性分析。SHAP值可以量化每个特征对最终预测结果的贡献度。

分析揭示，直流桩功率（DC pile power）和服务费（service fees）是影响充电需求预测最显著的两个因素。这一发现具有直接的现实指导意义：

• 这意味着快充桩（高直流功率）的布局和定价策略对用户需求有决定性影响。
• 运营商可以据此在高峰时段动态调整服务费以平抑需求，或在需求密集区域优先部署大功率快充桩，从而实现基础设施的精准投资与高效运营。

结论与展望

这项研究提出的DBO-Stacking模型，通过创新的集成策略与智能优化算法，在提升电动汽车充电需求预测精度的同时，也增强了模型的可解释性。它的价值体现在三个方面：

1. 高精度：集成多模型优势，并经DBO优化，实现了更准确的预测。
2. 强泛化：在多个异质性城市数据上表现稳健，实用性强。
3. 可解释：通过SHAP分析，为决策者提供了清晰的洞察依据（如明确电价与功率的关键影响）。

随着电动汽车保有量持续增长，此类高精度、可解释的预测模型将成为智慧能源与交通系统不可或缺的“数字大脑”。它不仅能为电网负荷调度、可再生能源接入提供关键输入，更能直接指导充电基础设施的科学规划与运营，推动城市向更绿色、高效、智能的未来迈进。

参考文献
[1] Mao, Y., Yu, X., Wang, F., & Zhu, J. (2026). Electric vehicle charging demand forecasting: A data-driven integrated learning approach. Renewable Energy, 256, 124141. https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124141

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