电动汽车用户充电行为建模方法、装置和计算机设备与流程

本技术涉及电力系统自动化，特别是涉及一种电动汽车用户充电行为建模方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、近年来，随着电动汽车的普及，电动汽车得到了快速发展，电动汽车的保有量不断攀升。电动汽车数量的激增会对一个地区的电网负荷产生直接影响，而且由于电动汽车负载的灵活可控性，电动汽车负荷还具有潜在的利用价值，因此正确的了解电动汽车负荷特性，有利于保证电网安全，提高电网的稳定性和经济性。

2、与其他的电力负荷相比，电动汽车负载很大程度上受用户的行为决策影响，同时电动汽车用户的行为模式与传统的燃油车用户的行为模式存在区别，具有较高的不确定性，因此有必要对电动汽车用户的行为进行分析，对电动汽车用户行为进行建模，以更好的分析电价等其他因素对电动汽车负荷的影响。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够模拟电动汽车用户的决策行为、分析外部激励对电动汽车负荷的影响的电动汽车用户充电行为建模方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种电动汽车用户充电行为建模方法。该方法包括：

3、分析电动汽车用户充电行为，建立用户充电离散决策集合；用户充电离散决策集合包括电动汽车用户程序性出行规律集合和电动汽车用户充电决策行为集合；

4、根据电动汽车用户程序性出行规律集合，构建用户出行时空效用模型；

5、根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型；

6、结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型和用户行驶效用模型，获取用户充电行为模型。

7、在其中一个实施例中，电动汽车用户充电决策行为集合包括：

8、行驶子集，所述行驶子集为电动汽车用户所有目的地的集合；以及

9、停止子集，所述停止子集为电动汽车处于充电状态、放电状态和闲置状态的集合。

10、在其中一个实施例中，根据电动汽车用户程序性出行规律集合，构建用户出行时空效用模型包括：

11、获取用户程序性出行需求；用户程序性出行需求为用户需要在固定时间区间到达固定位置的出行行为；

12、根据用户程序性出行需求，获取到达固定位置的时序效用值；

13、将固定位置的时序效用值整合，构建为用户出行时空效用模型。

14、在其中一个实施例中，根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型包括：

15、获取用户决策成本；用户决策成本包括充电成本、放电成本和电池损耗成本；

16、结合用户决策成本与价格系数因子，构建用户电力效用模型。

17、在其中一个实施例中，根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型还包括：

18、获取用户出行选择数据；用户出行选择数据包括出行时间、目的地、出行路线、交通状况和单位功耗；

19、结合用户出行选择数据与用户出行时空效用模型，构建电动汽车用户行驶效用模型。

20、在其中一个实施例中，结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型和用户行驶效用模型，获取用户充电行为决策离散概率分布包括：

21、根据无形效用分量的概率分布，确定用户的离散选择模型类型；

22、结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型、用户行驶效用模型、无形效用分量和离散选择模型类型，获取用户充电行为模型。

23、第二方面，本技术还提供了一种电动汽车用户充电行为建模装置。该装置包括：

24、集合模块，用于分析电动汽车用户充电行为，建立用户充电离散决策集合；用户充电离散决策集合包括电动汽车用户程序性出行规律集合和电动汽车用户充电决策行为集合；

25、第一处理模块，用于根据电动汽车用户程序性出行规律集合，构建用户出行时空效用模型；

26、第二处理模块，用于根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型；

27、第三处理模块，结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型和用户行驶效用模型，获取用户充电行为模型。

28、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现以下步骤：

29、分析电动汽车用户充电行为，建立用户充电离散决策集合；用户充电离散决策集合包括电动汽车用户程序性出行规律集合和电动汽车用户充电决策行为集合；

30、根据电动汽车用户程序性出行规律集合，构建用户出行时空效用模型；

31、根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型；

32、结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型和用户行驶效用模型，获取用户充电行为模型。

33、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

34、分析电动汽车用户充电行为，建立用户充电离散决策集合；用户充电离散决策集合包括电动汽车用户程序性出行规律集合和电动汽车用户充电决策行为集合；

35、根据电动汽车用户程序性出行规律集合，构建用户出行时空效用模型；

36、根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型；

37、结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型和用户行驶效用模型，获取用户充电行为模型。

38、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

39、分析电动汽车用户充电行为，建立用户充电离散决策集合；用户充电离散决策集合包括电动汽车用户程序性出行规律集合和电动汽车用户充电决策行为集合；

40、根据电动汽车用户程序性出行规律集合，构建用户出行时空效用模型；

41、根据电动汽车用户充电决策行为集合，构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型；

42、结合用户出行时空效用模型、用户电力效用模型和用户行驶效用模型，获取用户充电行为模型。

43、上述电动汽车用户充电行为建模方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，基于对电动汽车用户程序性出行规律和电动汽车用户充电决策行为进行的分析统计，构建用户出行时空效用模型，对用户出行规律进行分析，依据不同规律获取不同效用值；构建用户电力效用模型和用户行驶效用模型，分析用户在不同车辆状态下的充电决策行为。通过对构建的模型进行整合，将用户的充电行为结合在模型中，获取用户充电行为模型，分析用户和外部激励对电动汽车充电行为的影响，能够优化电动汽车的充电效率，帮助用户选择更经济高效的充电方式和时段，进一步优化充电策略和充电基础设施的布局，减少能源浪费，提升用户的充电体验。