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摘要：本发明提出了一种考虑用户选择充电站习惯的电动汽车充电引导方法及其系统，方法包括，使用SOFM和SHAP算法对用户的历史充电数据进行聚类分析，构建用户画像，将用户划分为不同群体；采用熵权法计算时间成本和费用成本的权重，构建用户满意度模型；在电动汽车用户发送充电请求时，根据实时位置、剩余电量、充电站使用情况以及用户画像和满意度模型，计算并引导用户前往满意度最高的充电站。本发明还考虑了实时路况信息和充电聚合商的盈利能力评估，提高了充电引导的准确性和实用性，实现了电动汽车充电引导方法的全面自动化和智能化，为用户和充电站运营商提供了便捷、高效的充电服务解决方案。
主权项：1.一种考虑用户选择充电站习惯的电动汽车充电引导方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.构建用户画像：使用SOFM法对用户的历史充电数据进行聚类分析，以用户的时间成本和费用成本作为特征参数；利用SHAP方法对SOFM算法的聚类结果进行调整，以获取最佳的用户画像结果，将用户划分为不同的用户群体，每个群体代表具有相似充电决策偏好的用户集合；步骤S2.满意度模型建立：采用熵权法计算每类用户在选择充电站过程中时间成本和费用成本的权重；根据计算得到的权重，将用户的时间成本和费用成本转化为用户满意度指标，构建用户满意度模型；步骤S3.充电引导：当电动汽车用户发送充电请求时，根据用户的实时位置信息、剩余电量及充电站的使用情况，结合用户画像结果和满意度模型，计算用户在不同充电站的满意度；选择用户满意度最高的充电站进行充电引导，并输出充电引导结果。
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百度查询： 国网上海市电力公司 上海交通大学 考虑用户选择充电站习惯的电动汽车充电引导方法及其系统
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