关键词：电动汽车;用户充电行为;特征识别;云模型;模糊Petri网
摘 要：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。
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