这个标题涉及两个主要概念：动态哈夫模型和双边匹配，用于制定电动汽车充电引导策略。

1. 动态哈夫模型（Dynamic Hawkes Model）：

   • 哈夫模型是用于描述事件发生的随机过程模型，特别适用于描述时间序列中的事件间的相关性和触发关系。
   • 动态哈夫模型是哈夫模型的一种扩展，它考虑到事件间相互影响随时间变化的情况。这意味着先前事件的发生会影响未来事件的概率。
   • 在电动汽车充电的情境下，动态哈夫模型可能被用来预测充电需求的变化，基于先前的充电行为和外部影响，比如时间、天气等因素，来估计未来充电需求的概率分布。

2. 双边匹配（Bipartite Matching）：

   • 双边匹配是一种图论中的概念，用于解决两个不同集合元素之间的最佳匹配问题。
   • 在电动汽车充电场景中，可能表示充电站和电动汽车之间的匹配。这种匹配可以根据汽车的需求、充电站的特性（比如充电速度、距离等）以及其他约束条件，确定最优的充电站分配给每辆电动汽车，以最大化效率或者满足一定的优化目标。

因此，这个标题所述的电动汽车充电引导策略可能涉及利用动态哈夫模型来预测未来的充电需求，同时结合双边匹配的方法来优化分配充电资源，以提高充电效率或者满足特定的目标。这样的策略可能有助于优化充电设施的利用率，减少充电等待时间，并最大程度地满足用户需求。

摘要：由于充电站中充电桩数目有限且电动汽车充电耗时长，陆续产生充电需求的各电动汽车用户存在对充电站资源的竞争。这不仅增加了用户排队概率，降低了充电站收益和利用率，而且使得用户在充电站规模、价格、评价等方面的个性化需求得不到充分满足。为此，提出了一种动态哈夫模型与双边匹配方法相结合的电动汽车充电引导策略。首先，对充电站客流、充电订单和充电桩详情等真实数据集进行大数据挖掘，分析公共充电站用户的充电站选择偏好和充电行为特征；然后，基于动态哈夫模型，结合用户充电站选择偏好量化不同区域用户前往不同充电站的概率，并生成充电站推荐列表；最后，将前景理论与双边匹配策略相结合，进行充电引导。算例分析表明，所提策略大幅降低了用户的排队概率，在满足用户个性化充电需求的同时，保障了充电站利益。

这段摘要描述了一种针对电动汽车充电站资源竞争和用户个性化需求的电动汽车充电引导策略。以下是对摘要的解读：

1. 问题陈述：

   • 有限资源与竞争：由于充电站中的充电桩数量有限，而电动汽车充电时间较长，导致不同电动汽车用户之间存在对充电站资源的竞争。
   • 问题影响：竞争导致了用户排队概率的增加，降低了充电站的收益和利用率，并且未能满足用户在充电站规模、价格、评价等方面的个性化需求。

2. 提出的策略：

   • 动态哈夫模型与双边匹配：为解决上述问题，提出了一种综合运用动态哈夫模型和双边匹配方法的充电引导策略。
   • 数据挖掘与分析：通过对真实数据集（包括充电站客流、充电订单和充电桩详情等）进行大数据挖掘，分析了公共充电站用户的充电站选择偏好和充电行为特征。

3. 实施步骤：

   • 用户行为建模：基于动态哈夫模型，量化了不同区域用户前往不同充电站的概率，并生成了充电站的推荐列表。
   • 前景理论与双边匹配：结合了前景理论和双边匹配策略，用于实施充电引导。

4. 算例分析结果：

   • 排队概率降低：提出的策略在算例分析中显示出显著降低了用户的排队概率。
   • 充电站利益保障：在满足用户个性化充电需求的同时，也保障了充电站的利益。

总体而言，这种策略通过深入挖掘真实数据，建立用户行为模型，并采用动态哈夫模型和双边匹配方法，旨在优化充电站资源利用，提高用户满意度，降低排队概率，同时保障充电站的经济效益。

关键词:充电引导; 电动汽车;哈夫模型;前景理论;双边匹配;
 

1. 充电引导：

   • 定义：指针对电动汽车充电需求，通过一系列策略或方法，引导用户在有限资源的充电站中进行选择，以优化资源利用、降低排队概率，提高用户满意度。

2. 电动汽车：

   • 定义：指使用电池或其他电能储存设备作为能源的汽车，通常是指电池电动汽车（Battery Electric Vehicle，BEV）或混合动力电动汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，PHEV）等。

3. 哈夫模型：

   • 定义：指一种数学模型，通常用于描述在有限资源下的随机事件。在这里，可能指动态哈夫模型，用于量化不同区域用户前往不同充电站的概率，以便进行充电引导。

4. 前景理论：

   • 定义：是一种心理学理论，主要用于描述人们在决策过程中如何对待风险和不确定性。在这个上下文中，可能是指如何将前景理论应用于电动汽车充电引导策略中，以更好地满足用户需求。

5. 双边匹配：

   • 定义：指在一个双方（或多方）的系统中，通过合适的匹配策略，使得两方的需求或期望能够有效匹配。在这里，可能指如何将双边匹配方法用于匹配充电站和电动汽车用户，以实现有效的充电引导。

这些关键词的结合表明，在该文献中，研究者采用了哈夫模型、前景理论和双边匹配等方法，以实现对电动汽车充电的引导策略，旨在解决资源有限、用户需求个性化等问题，提高充电站的利用率和用户体验。

仿真算例：基于第 1 章用户充电行为分析，利用所提的充 电站推荐列表生成模型及电动汽车-充电站双边匹 配策略，搭建含用户-道路-充电站的电动汽车充电 仿真系统。 研 究 区 域 为 成 都 市 核 心 区 ，区 域 面 积 约 为 62 km2 ，共含 155 个主要道路节点和 514 条道路（同 一 道 路 不 同 方 向 视 为 两 条），道 路 总 长 度 为 348.88 km。该区域内设有 101 个公共快速充电站， 共 有 1 580 个 快 速 充 电 桩 ，充 电 桩 覆 盖 率 为 25.5个/km2 。 路 网 布 局 及 充 电 站 位 置 见 附 录 A 图 A2。 根据充电站客流调研数据，将每天充电的电动 汽车数目设置为 11 500 辆。通过蒙特卡洛抽样的方 式，从附录 B 表 B1 所示的充电订单记录中抽取用户 唯一标识，并根据 1.3 节方法得到各用户的充电特 征标签 t s、Ss、Se、Cb、P w、t z。将充电站推荐列表中的 充电站数 l 设为 25，将充电站推荐列表生成时间间 隔 τ g 设置为 5 min。基于公平原则，将用户方满意度 占比 wuser 设置为 0.5；电动汽车用户对各评价指标的 权重分布均设置为 U（0，1）；充电站对用户充电费用 和对用户占用时长的偏好均设置为 0.5。 在为接受引导的电动汽车用户预留充电桩的前 提下，对比以下策略，验证本文策略的有效性： 策略 1：用户不接受引导（即不为用户预留充电 桩），并直接前往距离最近的有空闲充电桩的充电站 充电； 策略 2：用户接受引导，并前往充电站推荐列表 中第 1 个空闲充电站充电； 本文策略：用户接受引导，前往充电站推荐列表结合双边匹配策略推荐的充电站充电。

仿真程序复现思路：

包含用户、道路、和充电站。以下是一种可能的仿真复现思路，以Python语言为例：

import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
import random# 1. 定义仿真参数
region_area = 62  # 区域面积（km²）
road_nodes = 155  # 道路节点数
roads = 514  # 道路条数
road_length = 348.88  # 道路总长度（km）
charging_stations = 101  # 充电站数
charging_piles = 1580  # 快速充电桩总数
charging_pile_density = 25.5  # 快充桩覆盖率（个/km²）
daily_electric_cars = 11500  # 每天充电的电动汽车数# 2. 生成道路网络
road_network = nx.Graph()
# 此处可以根据具体情况生成网络，例如使用随机生成的节点和边# 3. 生成充电站信息
charging_station_locations = random.sample(range(road_nodes), charging_stations)
charging_station_info = pd.DataFrame({'Location': charging_station_locations,'Charging_Piles': np.random.randint(1, 20, charging_stations),  # 假设每个充电站有1-20个充电桩
})# 4. 生成用户信息
user_ids = np.arange(daily_electric_cars)
user_info = pd.DataFrame({'User_ID': user_ids,# 根据1.3节的方法生成各用户的充电特征标签'ts': np.random.uniform(0, 1, daily_electric_cars),'Ss': np.random.uniform(0, 1, daily_electric_cars),'Se': np.random.uniform(0, 1, daily_electric_cars),'Cb': np.random.uniform(0, 1, daily_electric_cars),'Pw': np.random.uniform(0, 1, daily_electric_cars),'tz': np.random.uniform(0, 1, daily_electric_cars),
})# 5. 仿真循环
for user in user_info.itertuples():# 在为接受引导的情况下，根据本文策略生成充电站推荐列表recommended_stations = generate_recommendation_list(user, charging_station_info, road_network)# 模拟用户选择策略selected_strategy = np.random.choice(['Strategy 1', 'Strategy 2', '本文策略'], p=[0.33, 0.33, 0.34])# 模拟用户充电行为if selected_strategy == 'Strategy 1':# 用户不接受引导，直接前往最近的有空闲充电桩的充电站充电selected_station = find_nearest_station(user, charging_station_info)elif selected_strategy == 'Strategy 2':# 用户接受引导，前往推荐列表中第一个空闲充电站充电selected_station = find_first_available_station(recommended_stations)else:# 本文策略：用户接受引导，前往结合双边匹配策略推荐的充电站充电selected_station = find_matching_station(user, recommended_stations)# 在选定充电站的情况下，模拟用户充电过程，更新充电站状态等信息simulate_charging(user, selected_station, charging_station_info)

上述代码中，你需要实现generate_recommendation_list、find_nearest_station、find_first_available_station、find_matching_station和simulate_charging等函数，这些函数的具体实现将依赖于你在文中描述的模型和算法。这些函数的目标是根据用户特征和充电站信息，生成推荐列表，并模拟用户选择充电站、充电过程等行为。