基于有限信息的电动汽车用户充电行为特征识别

随着电动汽车的广泛应用,电动汽车用户充电行为成为了电动汽车领域的一个关键焦点。然而,电动汽车用户参与车网互动的积极性较低,难以被有效激励参与调峰调频。同时,用户行为数据具有复杂性与有限性,难以准确分析用户行为。文章提出一种在有限信息下识别电动汽车用户充电行为特征的模型,以制定差异化的激励策略。首先,梳理了用户充电行为的基础特征,提出不同特征用户的激励策略;其次,构建用户充电行为分类模型;再次,构建用户充电行为识别的步骤流程,并设计基于云模型和模糊Petri网的用户充电行为特征识别模型;最后,通过某充电厂区的有限用户数据进行算例分析。算例结果表明,提出的模型成功将电动汽车用户分为不同类型,从而实现有针对性的激励策略的目标。这一模型提供了一种有效的工具,用于更好地理解用户行为、优化能源管理,以及提供个性化的激励策略,从而鼓励用户更积极地参与车网互动和能源调度,进一步推动电动汽车的可持续发展。