一种基于协同过滤的电动汽车充电推荐方法

• 作者: 卜凡鹏 田世明 高晶晶 齐林海
• 来源期刊: 科技导报
• 关键词: 有序充电 电动汽车 协同过滤 智能推荐
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3981/j.issn.1000-7857.2017.21.007

摘要

基于大量的充电行为数据,建立电动汽车用户的充电兴趣模型,将用户感兴趣但未发现的最佳充电选择推荐给用户,实现充电行为有序引导是一个重要问题.本文针对电动汽车充电提出一种基于协同过滤算法的推荐模型,得出最佳推荐模型参数指标,充电10次以下的新用户采用基于用户的协同过滤算法,充电10次以上的老用户采用基于物品的协同过滤算法;基于用户的协同过滤算法的最佳邻居数和推荐列表长度均为3;基于物品的协同过滤算法的最佳推荐列表长度为4.指出负荷聚合商可以结合参与需求响应计划的情况,对推荐列表进行再优化,将与需求响应冲突的推荐信息过滤掉,从而实现有序充电控制.