技术特征：
1.一种电动汽车充电预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型；基于所述初始选择模型的理论选择结果和采集到的实际选择结果，迭代优化所述初始选择模型的模型系数得到目标选择模型；基于所述目标选择模型预测电动汽车充电时所选择的充电站。2.如权利要求1所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述构建电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型的步骤，包括：基于引力模型构建电动汽车选择充电站进行充电的原始选择模型；求解所述原始选择模型的初始模型系数，得到所述初始选择模型。3.如权利要求2所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，在所述基于引力模型构建电动汽车选择充电站进行充电的原始选择模型的步骤之前，还包括：确定充电站性能、电动汽车性能、电动汽车与充电站之间的交互信息；所述基于引力模型构建电动汽车选择充电站进行充电的原始选择模型的步骤，包括：基于所述充电站性能、所述电动汽车性能、所述交互信息和所述原始选择模型的初始模型系数并参照所述引力模型构建所述原始选择模型。4.如权利要求3所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述确定充电站性能、电动汽车性能和电动汽车与充电站之间的交互信息的步骤，包括：基于充电站内的充电桩数量和所述充电站的充电效率确定所述充电站性能；基于电动汽车的荷电状态确定所述电动汽车性能；基于电动汽车与充电站之间的各路径距离、电动汽车行驶所述各路径距离到达充电站的各平均速度、电动汽车与充电站之间的各路径的权重确定电动汽车与充电站之间的综合距离，将所述综合距离作为所述交互信息。5.如权利要求2所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述求解所述原始选择模型的初始模型系数的步骤，包括：将电动汽车和充电站的属性信息，及电动汽车和充电站间的交互信息代入所述原始选择模型；基于所述原始选择模型和电动汽车选择充电站进行充电的实际选择结果，拟合得到所述初始模型系数。6.如权利要求1所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述迭代优化所述初始选择模型的模型系数得到目标选择模型的步骤，包括：将当前周期电动汽车和充电站的属性信息、交互信息、初始模型系数输入所述初始选择模型得到理论选择结果；获取当前周期电动汽车选择充电站进行充电的实际选择结果；基于所述理论选择结果和所述实际选择结果迭代优化所述初始选择模型的模型系数，得到所述目标选择模型。7.如权利要求6所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述获取当前周期电动汽车选择充电站进行充电的实际选择结果的步骤，包括：采集当前周期内各个电动汽车选择充电站进行充电时的实际选择偏好；基于所述实际选择偏好进行量化排序后得到所述实际选择结果。
8.如权利要求6所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述基于所述理论选择结果和所述实际选择结果迭代优化所述初始选择模型的模型系数的步骤，包括：基于所述理论选择结果和所述实际选择结果动态修正所述初始选择模型的模型系数，其中，根据动态修正后的模型预测得到的理论选择结果应接近或等于所述实际选择结果。9.如权利要求6所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述基于所述理论选择结果和所述实际选择结果迭代优化所述初始选择模型的模型系数，得到所述目标选择模型的步骤，包括：若修正前后的模型系数之差小于预设阈值，则确定修正后的选择模型为目标选择模型，并将修正后的模型系数作为所述目标选择模型的模型系数；若修正前后的模型系数之差不小于预设阈值，则循环动态修正所述初始选择模型的模型系数，直至修正前后的模型系数之差小于预设差值。10.如权利要求1所述的电动汽车充电预测方法，其特征在于，所述电动汽车充电预测方法，还包括：构建工作日电动汽车选择充电站进行充电的第一初始选择模型，以及非工作日电动汽车选择充电站进行充电的第二初始选择模型；优化所述第一初始选择模型的模型系数得到第一目标选择模型，优化所述第二初始选择模型的模型系数得到第二目标选择模型；基于所述第一目标选择模型预测工作日电动汽车充电时所选择的充电站，基于所述第二目标选择模型预测非工作日电动汽车充电时所选择的充电站。11.一种电动汽车充电预测装置，其特征在于，所述电动汽车充电预测装置，包括：构建模块，用于构建电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型；优化模块，用于基于所述初始选择模型的理论选择结果和采集到的实际选择结果，迭代优化所述初始选择模型的模型系数得到目标选择模型；预测模块，用于基于所述目标选择模型预测电动汽车充电时所选择的充电站。12.一种电动汽车充电预测设备，其特征在于，所述电动汽车充电预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至10中任一项所述的电动汽车充电预测方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种电动汽车充电预测方法、装置及设备，涉及电动汽车的技术领域，构建用户驾驶电动汽车选择充电站进行充电的初始选择模型，在该初始选择模型中充分考虑用户出行意愿；根据选择模型预测得到的理论充电选择结果以及基于实测或者调研得到的实际充电选择结果，不断优化初始选择模型的模型系数，得到目标选择模型；基于目标选择模型对电动汽车充电时所选择的充电站进行预测，从而在进行电动汽车充电预测时，充分考虑用户出行意愿并准确预测用户驾驶电动汽车时将要选择进行充电的充电站。充电站。充电站。
技术研发人员：黄天罡 董宸 夏彦辉 王啸 何柳
受保护的技术使用者：阳光电源（南京）有限公司
技术研发日：2022.11.04
技术公布日：2023/2/3