【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统与智能电网，具体涉及一种用户充电行为建模方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着全球能源结构的转型和电动汽车(ev)的迅速普及，电力系统面临着前所未有的挑战和机遇。用户充电行为的随机性和不确定性对电网的稳定性和效率产生了显著影响，尤其是在高峰时段，充电需求的激增可能导致电网负荷的剧烈波动。传统的电力系统设计主要针对固定负荷，缺乏对这种新兴可变负荷的有效管理策略，即传统的电力系统设计往往没有充分考虑用户充电行为的复杂性，导致在高峰时段可能出现电力供应不足或电网负荷不均等问题。
3、智能电网技术的发展为电力系统的实时监控、分析和控制提供了新的工具，使得电力系统能够更好地适应电动汽车充电等分布式能源资源的接入。然而，用户充电行为受到多种因素的影响，包括个人习惯、充电设施的可用性、电价政策、环境条件等，这些因素的相互作用使得用户充电行为呈现出高度的复杂性和动态性。
4、现有的建模方法往往依赖于简化的假设和统计模型，...
【技术保护点】
1.一种用户充电行为建模方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，所述全局充电行为数据包括到家时间、充电时间、断电时间、离开时间、充电周期、充电负荷以及充电量中的若干。
3.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，利用高斯混合模型对用户的全局充电行为数据进行拟合，确定数据的分布；
4.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，利用信息增益分析影响用户行为类别的关键因素，构建用户行为偏好分类模型的过程包括：
5.如权利要求4所述的一种用户充电行为建模...
【技术特征摘要】
1.一种用户充电行为建模方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，所述全局充电行为数据包括到家时间、充电时间、断电时间、离开时间、充电周期、充电负荷以及充电量中的若干。
3.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，利用高斯混合模型对用户的全局充电行为数据进行拟合，确定数据的分布；
4.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，利用信息增益分析影响用户行为类别的关键因素，构建用户行为偏好分类模型的过程包括：
5.如权利要求4所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，充电其他属性包括充电季节、是否工作日、温度和湿度。
6.如权利要求1所述的一种用户充电行为建模方法，其特征是，针对不同类型的用户充电行为...
【专利技术属性】
技术研发人员：田晨璐，郑力文，李晓艳，杨爱新，李成栋，张桂青，彭伟，邓晓平，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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