[发明专利]一种基于用户行为的电动汽车充电站选址方法

说明书

本发明提供一种基于用户行为的电动汽车充电站选址方法，包括步骤一、基于车辆数据、时间数据、位置数据、轨迹数据、POI数据、SOC数据进行挖掘，得到特征量的概率分布，利用蒙特卡洛模拟方法进行电动汽车充电需求预测；步骤二、基于步骤一预测的电动汽车充电需求，利用多目标决策方法构键电动汽车充电站选址模型；步骤三、基于构建的电动汽车充电站选址模型，利用仿真模拟的方法以及改进的飞蛾火焰算法进行模型求解，得到具体的选址决策。本发明所提的电动汽车充电站选址方法，充分利用电动汽车用户的行为数据来对具体的用户需求进行挖掘，可为实际场景中的电动汽车充电站规划提供依据，提供更为灵活的基于具体需要的充电站选址决策。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体是一种基于用户行为的电动汽车充电站选址方法。

背景技术

根据国际能源署统计，交通系统的能源消耗和相关碳排放分别约占全球的29％和23％，是目前能源危机和环境污染问题的重要根源之一。为实现交通系统的节能减排，我国投入了大量的资金，大力推进电动汽车产业发展。在此背景下，有必要研究基于数据驱动的电动汽车充电站选址技术，从而指导相关的电动汽车服务，为改善用户电动汽车的使用体验，提供理论和技术支撑。

目前的相关研究多单独从电网、运营商视角出发，主要考虑配电网或成本。例如，申请(专利)号：202011051740.X，名称：基于改进的鲸鱼算法的电动汽车充电站选址建模方法，该专利在传统充电站选址研究的基础上加入服务容量因素的影响，构建最小化成本且限制服务容量的电动汽车充电站选址模型，但没有从电动汽车用户角度进行选址优化。申请(专利)号：202110291281.0，名称：一种电动汽车充电站选址优化方法及系统，该专利主要考虑人口分布、区域功能、地理位置因素，构建考虑建设成本和距离条件约束的充电站选址模型来进行选址，其无法更好地从用户具体需求出发来进行选址。

部分研究从用户视角出发，主要基于充电站的使用数据来对用户需求进行预测，从而进一步考虑充电站选址问题。例如，申请(专利) 号：201910167083.6，名称：一种电动汽车充电桩的选址方法和系统，该专利主要基于的数据包括目标地区的地图、人口密度分布数据、信息点数据和多个潜在充电事件数据，然后基于实现随机充电事件满足率和充电桩使用率最优来进行选址，缺乏基于用户使用行为的考虑以及用户便利性、充电站成本的考虑。

此外，也有一些研究开始引入电动汽车的出行数据来计算充电负荷，从而指导选址，但在特征维度的充分性等一些方面仍有待提高。例如，申请(专利)号：201910820177.9，名称：考虑用户充电体验和配电网运行风险的充电站规划方法，该专利考虑的特征维度主要包括：充电站地址及各分区电动汽车容量、充电过程参数、配电网络等，基于此进行充电负荷的计算，综合用户充电体验、电网运行情况及充电站建设成本等需求来进行充电站规划。该专利引入了电动汽车的历史出行数据、荷电状态等维度的数据，一定程度上能较好地从用户角度出发进行考虑，但缺乏时空流动特征、地理因素(如POI、路段等)、速度等特征的考虑，全面性有所不足。申请(专利)号：201910534374.4，名称：一种考虑用户充电需求转移的充电站选址定容策略，该专利主要针对用户充电行为随机性和充电行为对电网电能质量影响，以电动汽车历史行驶轨迹数据以及充电桩建造运营维护成本服务盈利模式为基础，根据电动汽车里程以及客观地理环境因素，对电动汽车充电站进行选址定容，最大化充电服务商盈利以及减少对电网电能质量的影响，但该专利不对单个电动汽车充电行为进行预测，而是采用历史汽车行驶轨迹制定最优选址定容方案，静态的数据一定程度上会对结果造成影响。

综上，现有的研究很少充分利用电动汽车用户的行为数据来对具体的用户需求进行挖掘，从而进行充电站选址。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明提供一种基于用户行为的电动汽车充电站选址方法，可以提供更为灵活的基于具体需要的充电站选址决策。

本发明采用的技术方案为：