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龙图腾网获悉福州大学申请的专利计及多源信息和决策修正的电动汽车充电站负荷预测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：CN115545303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211210825.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权计及多源信息和决策修正的电动汽车充电站负荷预测方法是由金涛;庄致远;郑熙东;陈梓行设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本计及多源信息和决策修正的电动汽车充电站负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出计及多源信息和决策修正的电动汽车充电站负荷预测方法，包括以下步骤；步骤一、首先模拟地区内用户可收集到的多源信息；步骤二、在用户遭遇低电量并做出前往充电站的决策时，通过前景理论进行模拟；步骤三、在用户充电过程中，依据实时信息变化，通过前景理论进行决策修正，通过对决策的修正，使地区区域内的充电站负荷分配更均匀并符合用户用车实际需求的预测；本发明针对路网内收集到的多源信息，提出多种影响电动汽车车主决策的交通特性值，构建前景理论决策模型模拟车主决策，并在特殊节点根据实时信息变化进行决策修正，使得在电动汽车负荷预测的应用场景中更加拟合实际的车主用车情况。

本发明授权计及多源信息和决策修正的电动汽车充电站负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.计及多源信息和决策修正的电动汽车充电站负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤一、首先模拟地区内用户可收集到的多源信息； 步骤二、在用户遭遇低电量并做出前往充电站的决策时，通过前景理论进行模拟； 步骤三、在用户充电过程中，依据实时信息变化，通过前景理论进行决策修正，通过对决策的修正，使地区区域内的充电站负荷分配均匀，负荷分配符合用户用车实际需求预测； 针对出租车，当车辆电量低于车主预期电量时，使用前景理论对当前场景下可前往的路网内各充电站充电进行评估，得到最优的充电站，作出前往该充电站进行充电的决策； 具体包括以下步骤： 步骤S51：考虑电价、前往充电站所需时间、充电站排队情况这三个因素，归纳计算3个对应的交通特性值，即付费成本、时间成本与期望收益； 步骤S52：计算各充电站对应的前景值； 所述步骤S51具体包括以下步骤： 步骤S511：计算付费成本，即预计的排队时间后，充电所需的电费；计算方法为： 其中Wchargingt为t时刻车辆所充电量；Epricet为充电站t时刻的分时电价；tEVCS为车辆经过预估排队时间后开始充电的时间；tcharging为预估充电时长； 步骤S512：计算时间成本，即考虑车主依据各充电枪对应SOC状态与充电站排队情况计算出等待充电时长后，转化成的收入损失；计算方法为： x2＝tqueue+tcharging·vave·ε公式二， 其中tqueue为排队所需时间；vave为路网内所有道路速度平均值；ε为每公里预估盈利额； 步骤S513：期望收益，计及营运电动汽车车主后续候客接单难易程度、预计订单目的地；计算方法为：其中numdest为充电站所覆盖的区域个数；ODdest为前往对应目的地的OD矩阵概率；twait为在当前区域需要停留的时间； 所述步骤S52具体包括以下步骤： 步骤S521：定义原始决策矩阵，公式为 其中，xt,ij即为车辆在t时刻前往第i个充电站的第j个交通特性值，即车主需要考虑的多方面因素，并将它们转化为损益值的量，已于步骤S51中计算得到； 步骤S522：遍历所有充电站所得到的各类前景值，分别从有益到无益排列，命名为xc1,xc2,…,xc,TCV_Valid，计算得到车主所能接受的交通特性值标准值，公式为 其中，部分充电站可能由于电动车续航不足的原因无法到达，TCVValid为可到达充电站个数；s1、s2为权重间隔区间，计算公式为s1＝floorTCVValid3-1、 s2＝TCVValid-[floorTCVValid3+1]公式六； floor为向下取整； 步骤S523：计算k车在t时刻针对第j项交通特性值选择充电站i的前景价值函数，公式为 其中α与β分别为风险敏感系数，λ为损失规避系数，dkij为在k车选择充电站i进行充电的交通特性值j与车主内心衡量标准的差值，车主内心衡量标准即通过步骤S522计算所得的S； 步骤S524：通过层次分析法确定影响车主进行决策的各交通特性值所占比重； 步骤S525：计算得到车主面对收益与损失的权重函数，公式为 其中γ为风险收益态度系数，δ为风险损失态度系数，ωtj为第j项交通特性值的权重； 步骤S526：计算k车在t时刻选择第i个充电站的前景值，公式为：

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