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針對電動汽車空間負荷預測中充電地點、充電方式不確定性的難題，提出了一種基于交通出行矩陣和云模型的充電負荷時空分布預測方法。首先，通過監測道路流量，反推小區的交通吸引量，動態預測不同地點的停車概率。其次，在選擇充電方式時，根據快充、慢充特點，制定用戶心理到快充概率之間的轉換規則，并在規則中引入云模型，體現用戶決策的隨機性和模糊性。最后，利用蒙特卡洛法分析計算出不同充電地點的負荷時間曲線，并以某城市中心城區的數據為例，驗證了該方法的有效性。計算結果表明，不同小區、不同工作日的交通量變化明顯，且充電負荷曲線受交通量變化的影響顯著；快充負荷將在一定范圍內隨機波動，提高慢充失效閾值將減小快充負荷峰值。
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