【摘 要】
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基于北京市私家电动汽车网联数据,按照充电行为类型提取车辆行程,并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析;基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别,结果表明
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,车路协同与安全控制北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51878020)
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基于北京市私家电动汽车网联数据,按照充电行为类型提取车辆行程,并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析;基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别,结果表明,电动汽车续航里程、出行距离、出行时间等因素显著影响电动汽车的快速充电行为;最后,基于显著影响因素建立模型,对私家电动汽车快速充电行为进行预测,预测结果表明,预测模型具有较好的预测效果和可靠度.本文研究成果将有助于优化私家电动汽车的充电行为,提高充电效率.
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