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摘要
作为中国新基建战略的重要组成，电动汽车充电设施在近年获得了快速发展，但面临供需不平衡的难题。因此，亟须通过真实数据分析用户需求与行为特征，构建高效的公共充电设施规划体系，服务电动汽车发展。文中以上海市为实践案例，融合营运车辆轨迹数据、充电站数据、乘用车出行统计数据、交通路况数据、兴趣点检索数据等多源真实数据集开展了实践性大数据挖掘分析，旨在为现实充电站规划提供可行架构：从宏观角度对车辆用户群体的出行-充电行为与城市时空特征的关联进行了分析；从微观角度对车辆用户个体的行为偏好进行了建模，基于决策树模型实现了用户充电需求预测，并基于Huff吸引力模型描述了用户的充电站选择行为。在此基础上，对海量用户行为进行重构与仿真，建立了城市能源-交通融合网络仿真架构，从总体供需情况与个体服务质量等多维度对现有充电设施的建设进行了评估，提出了计及多重目标的未来充电设施扩展规划架构，为电动汽车充电设施规划提供了数据支持和决策依据。
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单位清华大学; 电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室
