【摘 要】
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由于充电站中充电桩数目有限且电动汽车充电耗时长，陆续产生充电需求的各电动汽车用户存在对充电站资源的竞争。这不仅增加了用户排队概率，降低了充电站收益和利用率，而且使得用户在充电站规模、价格、评价等方面的个性化需求得不到充分满足。为此，提出了一种动态哈夫模型与双边匹配方法相结合的电动汽车充电引导策略。首先，对充电站客流、充电订单和充电桩详情等真实数据集进行大数据挖掘，分析公共充电站用户的充电站选择偏好
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52277073）～～；
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由于充电站中充电桩数目有限且电动汽车充电耗时长，陆续产生充电需求的各电动汽车用户存在对充电站资源的竞争。这不仅增加了用户排队概率，降低了充电站收益和利用率，而且使得用户在充电站规模、价格、评价等方面的个性化需求得不到充分满足。为此，提出了一种动态哈夫模型与双边匹配方法相结合的电动汽车充电引导策略。首先，对充电站客流、充电订单和充电桩详情等真实数据集进行大数据挖掘，分析公共充电站用户的充电站选择偏好和充电行为特征；然后，基于动态哈夫模型，结合用户充电站选择偏好量化不同区域用户前往不同充电站的概率，并生成充电站推荐列表；最后，将前景理论与双边匹配策略相结合，进行充电引导。算例分析表明，所提策略大幅降低了用户的排队概率，在满足用户个性化充电需求的同时，保障了充电站利益。
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