电动汽车不仅受起始充电时刻、日行驶里程、充电功率、充电时长的影响，
本文章将电动汽车按照不同的用途分为公交车、出租车、公务车和私家车
4 类，将电动汽车进行细致分类，通过建立充电负荷预测影响因素的概率模型，利用概率统计学和蒙特卡洛模拟方法提出了基于时刻充电概率的负荷预测模型。
《基于时刻充电概率的电动汽车充电负荷预测方法》这篇论文探讨了电动汽车充电负荷预测的重要性以及现有方法的局限性。电动汽车的充电负荷预测对于电力系统管理和电动汽车用户的出行规划具有深远影响。文章创新性地将电动汽车分为公交车、出租车、公务车和私家车四类，对各类车辆的充电行为进行细致分析。
在预测模型的构建上，论文采用了概率统计学和蒙特卡洛模拟方法。传统的充电负荷预测往往基于主观设定的起始充电状态（SOC）和固定充电时段，而这种方法忽视了用户驾驶行为的随机性和多样性。作者提出，用科学分析得出的日行驶里程来替代主观设定的SOC，以此推导出充电时长，同时利用更具随机性的时刻充电概率取代计算得到的充电时段，以更准确地预测充电负荷。
论文以某城市为例，应用提出的预测模型对相关电动汽车的日负荷曲线进行了预测，并与常用的充电负荷预测方法进行了对比。结果表明，提出的基于时刻充电概率的负荷预测模型能够更科学地反映用户的充电行为，为电网调度和用户电能管理提供可靠依据。
此外，论文还指出，现有的充电负荷预测模型通常忽略了电动汽车的分类和各影响因素的复杂性。论文建立的细分车型的概率模型，可以更具体、全面地分析各种类型车辆的充电行为，从而提高预测的准确性。
总结来说，这篇毕业设计论文为电动汽车充电负荷预测提供了新的思路，通过精细化分类和概率模型的构建，提高了预测的科学性和实用性，有助于解决电动汽车大规模推广带来的电网负荷管理挑战。这种基于时刻充电概率的预测方法不仅对电力系统运营者具有指导价值，也为电动汽车用户的充电决策提供了数据支持。
