先写国家宏观政策新能源汽车，aigc，时序预测，深圳市新能源汽车发展
明确本研究旨在通过生成式人工智能技术提高电动汽车负荷预测的准确性和实用性。阐述研究对于电力系统规划、能源管理及可持续发展的贡献。全球电动汽车（EV）普及率快速上升（2024年预计占全球汽车销量20%），但充电资源不足和电网稳定性问题日益突出。时空预测已受到越来越多的研究关注，尤其是智能交通领域，因其提供的未来信息能够很好地帮助政策制定。在时空交通预测领域，很多成熟的数据集，比如交通流预测、交通速度预测数据集，给研究者提供了很好的研究平台，推动了智能交通系统的发展。 而随着近年来电动车保有量的爆炸性增长，电动汽车充电需求的时空预测却缺少一个数据质量良好的城市级别的数据集，导致在该方向上的很多重要研究（比如动态充电定价、充电桩推荐等等）受到了阻碍。为了填补这一研究空缺，我们收集和整理了一个 real-world dataset
详细介绍本研究涉及的主要内容，包括数据收集、模型构建、算法设计等。
描述研究的整体思路和逻辑流程，包括从数据到模型再到应用的具体步骤。
概述本研究将采用的生成式人工智能技术，对比传统预测方法和原来的生成式人工智能模型GAN、VAE等，如LLM,以及数据处理和分析方法。
介绍论文各章节的内容安排，帮助读者了解论文的整体结构。
强调本研究的独特之处，提出EV-MultiGen模型，实现从传统生成模型（GAN/VAE）到LLM增强型生成架构的范式转移，建议聚焦：生成式AI的时空数据融合、深圳高密度城市场景适配性、动态不确定性量化
解释电动汽车负荷预测对电网运行和能源管理的重要性。
回顾传统的负荷预测（时序预测）方法及其局限性，如统计方法和物理模型。线性回归，arima模型等等
探讨生成式人工智能在负荷预测中的优势和适用场景。从transformer到llm
总结国内外关于电动汽车负荷预测的研究进展，并列举典型案例。
（充电行为、时空分布、政策影响因素）
（GAN/扩散模型/Transformer/llm在时序预测中的理论适配性）
（MAE/RMSE MAPE RAE等传统指标 + 生成式AI特有的分布相似性指标）
（数据可得性分析）
（深圳充电桩数据清洗、多源数据融合方法）
（时空注意力机制、对抗训练策略、LLM模块）
（基于概率生成的置信区间预测）
（与LSTM、VAR,GCN CNN,RNN等基线模型的对比实验设计）
本研究使用的数据来源于某公开移动应用程序，该程序提供充电桩的实时可用状态（即是否闲置）。在中国深圳市，研究期间为 2022 年 6 月 19 日至 7 月 18 日（30 天），共覆盖 18,061 个公共充电桩，最小时间间隔为 5 分钟，包含8640个时间戳。如图 1 所示，深圳市被构建为具有247个节点（交通区域）和1006条边（相邻关系）的图结构数据。 图 1. ST-EVCDP 中 18,061 个公共电动汽车充电桩的空间分布。 此外，研究还收集了所涉及充电桩的定价方案。在 247 个交通区域中，57 个区域（用红线标出）采用分时定价方案，其余区域则使用固定定价方案。更多统计细节如下表所示。 ST-EVCDP-v2 在 ST-EVCDP 的基础上，我们收集了名为 ST-EVCDP-v2 的扩展数据集，专门针对电动汽车相关研究。该数据集覆盖半年的时间范围，从 2022 年 9 月至 2023 年2 月，包含 1,682 个公共充电站（共计 24,798 个公共充电桩）的坐标、充电占用率、时长、电量及价格等全面信息。值得注意的是，它提供了充电站级别的详细信息，粒度可支持按充电站进行分析，时间间隔为 1 小时。）
（工作日/节假日、区域划分，高温/等极端天气）
（全区域 vs 热点区域精度对比，和基准模型对比，lstm，rnn，cnn）已验证多种模型（统计模型、深度学习、Transformer）的性能。
（特征重要性可视化、生成样本合理性验证）
（电价响应策略模拟）
（基于生成式AI的动态定价建议）
对新型电力系统规划的启示
总结本研究的主要发现和结论。
（数据隐私、UrbanEV数据覆盖度不足（如网约车数据缺失）、模型泛化性等）
（跨城市迁移学习、车-桩-网协同优化）- 模型侧：融合Llama-3实现自然语言交互决策建议（如基础电价和服务价格） - 数据侧：接入深圳交警实时交通流数据提升空间精度，没有考虑政策评论等文本，还有极端天气意外事件