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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115239004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210908266.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法是由鲍琼;陈建明;谭旭;沈永俊设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法，包括：根据电动汽车状态的变化情况识别出行过程和充电过程；根据研究区域的用地类型和用户出行情况确定各道路节点用户出行占比和概率转移矩阵；构建模糊逻辑推理系统模拟用户充电决策，确定用户在各个道路节点的充电概率；确定各个道路节点的充电需求时空分布；构建充电停车场选址定容模型；利用遗传算法对停车场选址定容模型进行求解，采用模糊优化方法构建算法适应度函数。本发明以用户实际出行数据模拟用户充电需求分布，研究以公共停车场为充电设施备选地址，通过对电动汽车充电需求进行预测，为城市公共停车场改造提供技术支持，加快充电基础设施布局，保障绿色出行。

本发明授权一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于充电需求预测的充电停车场选址定容优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，根据电动汽车状态的变化情况识别出行过程和充电过程，提取出行过程和充电过程中电动汽车记录的数据； 步骤2，根据研究区域的用地类型和用户出行情况确定各道路节点用户出行占比和概率转移矩阵； 步骤3，根据电动汽车出行过程中剩余电量能否到达下一道路节点判断该电动汽车充电需求，对于弹性充电需求，以电动汽车最大可充电量与当前时段充电价格为输入，构建模糊逻辑推理系统模拟用户充电决策，确定用户在各个道路节点的充电概率；所述充电需求包括弹性充电需求和刚性充电需求； 步骤4，基于蒙特卡洛方法模拟用户群体的出行过程与充电过程，根据充电决策判断用户出行过程是否产生充电需求，确定各个道路节点的充电需求时空分布； 步骤5，以用户时间成本最低和停车场效益最高为目标建立目标函数，构建充电停车场选址定容模型； 步骤6，根据充电需求时空分布，利用遗传算法对停车场选址定容模型进行求解，采用模糊双目标优化方法构建遗传算法的适应度函数； 所述步骤3具体包括： 电动汽车每经过一个道路节点判断当前车辆剩余电量可否到达选择路径的下一道路节点，若不能，则为刚性充电需求，用户必须选择充电，判断停车时长是否能够满足用户充电需求，若能满足则按照充电时长进行充电，若不能满足则更新停车时长为充电时长；其中将目的地视为一个道路节点； 若车辆当前剩余电量支持到达下一道路节点，则为弹性充电需求，构建模糊逻辑推理系统，定义输入输出变量的模糊隶属度函数，以最大可充电量ΔSOCmax和当前时段充电价格ct为输入变量，以用户充电概率为输出变量，对最大可充电量ΔSOCmax定义较低、中等和较高3个模糊集合，ct包括谷时电价和峰时电价两种情况，对充电概率定义低、较低、中等、较高和高5个模糊集合，对不同集合下的输入变量对应输出变量制定推理规则；在确定最大可充电量和充电价格的情况下，确定每条推理规则的各输入变量隶属度，取输入变量隶属度最小值为每条推理规则的输出隶属度，再将每条规则的输出隶属度围成的图形叠加求质心，质心横坐标即为用户充电概率; 所述步骤4具体包括： 对某一用户个体，基于蒙特卡洛法抽取出行链类别，根据概率转移矩阵抽取用户居住区、工作地及休闲地节点的空间位置，根据用户行程参数抽取首次出行开始时间、行程速度和首次出行电量，采用类比多路径交通分配方法确定出行路径； 根据选择的出行路径，用户每到达一道路节点时根据当前剩余电量、停车时长与下一道路节点的距离进行充电决策，得到各个道路节点电动汽车充电需求的时空分布。

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