1.一种电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将用户充电时段根据交通状态以及用电状态划分为不同的用户充电时段；

S2，统计电动汽车用户日常充电行为的意愿；

S3，根据调度中心信息统计用户的充电信息及充电站运营信息，并建立相应信息库；

S4，用户发起充电需求，调度中心获得当前时间、用户位置、用户EV电池电量，并给用户推荐包括用户花费时间最短方案、充电站距离用户最近方案以及用户充电成本最低方案；

S5，判断S4中推荐方案是否有解，如果无解则说明没有满足约束条件，进入S6，如果是则进入S9；

S6，判断约束条件是否为电池电量约束条件不满足，如果是则进入S7，如果否，说明电网侧约束不满足进入S8；

S7，用户电池电量过低，剩余电量不足以到达任意一个充电站，用户需要呼叫移动充电车救援充电；

S8，当前区域内电网压力过大，为保证电网安全运行，调度中心扩大推荐范围，或调动移动充电车为用户充电，判断当前距离约束条件是否为d≤2.5，如果是，返回S4将距离约束条件更新为2.5＜d≤5，为用户重新推荐方案；如果否，调度中心调动移动充电车按照普通充电价格为用户充电，并反馈信息给电网，当前位置附近区域需要重新规划，电网需要升级换代；

S9，判断当前时间段是否为用电峰段，如果是则进入S10，如果否则进入S13；

S10，判断用户电量可续航里程是否大于用户日均出行距离，如果是则进入S11，否则进入S13；

S11，用户EV电量较为充足，计算用户可节省成本引导用户延迟充电；

S12，用户决策是否延迟充电计划，用户坚持充电计划则进入S13；

S13，用户根据S2中获得的当前时段的充电偏好，从三种选择充电方案中选择一种方案；

S14，用户进行两次决策决定自己是否在一个充电站充电；用户将当前可接受排队时间与预估排队时间做比较，进行第一次决策；如果用户可接受排队时间小于或等于预估排队时间，用户前往该充电站，否则用户放弃排队，在用户到达充电站后，用户根据当前排队人数进行第二次决策；如果队列长度在用户接受范围内，用户排队充电并进入S15，否则用户放弃排队；选择时间花费最短方案的用户中途退出，则用户放弃充电；其他用户中途退出则返回S4，重新为用户推荐充电方案；

S15，用户前往相应充电站进行充电；

S16，修正用户充电行为信息，充电站服务信息；

S17，统计各充电站每个时刻的充电负荷,、区域内每个时刻的充电负荷总量，用以研究分析EV充电负荷。

2.如权利要求1所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S1中，将用户充电时段定义为交通高峰、用电平段的第一用户时段；交通高峰、用电峰段的第二用户时段；交通正常、用电峰段的第三用户时段；交通正常、用电平段的第四用户时段。

3.如权利要求2所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，将城市网络划分为一定大小的多个网格，对各网格单独分析，在地图应用获取各网格内一天24时刻含有路况信息的地图图片，然后将图像的RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，通过对图片色调、饱和度、明度的筛选调整，保留路况信息，根据处理后的图片RGB值，使用K‑means算法把各时刻图片分为交通高峰和交通正常两类，从而获得交通高峰时段以及交通正常时段。

4.如权利要求1至3任一所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S2中统计电动汽车用户日常充电行为的意愿包括用户接受电网调度的意愿、用户接受调度期望节省的金额ra、不同充电时段用户充电站选择偏好、可接受充电排队时间tw1的信息，对获得信息进行整理，获得用户对于调查的接受率β，使用核密度估计方法拟合ra、tw1的概率分布。

5.如权利要求1至3任一所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S3中根据调度中心信息统计用户的充电信息及充电站运行信息包括各时段用户出现充电需求时的电量soca、用户开始充电电量socs、用户结束充电时的电量soce、充电时间tc、用户结束充电后在充电站逗留时间tp、用户可接受充电排队时间tw1的信息，并核密度估计方法拟合拟合这些信息的概率分布，统计各充电站在各时段的单位时间内平均到达的用户数λ、单个充电桩的平均服务率μ以及各用户的日出行距离。

6.如权利要求1至3任一所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S4中，用户时间花费最短方案具体表示如式(1)所示：Ci,1＝min(td1,i+tq,i)           (1)其中，td1,t为用户到达充电站所需时间；tq,i为用户充电排队时间,用户到达充电站所需时间td1,t，基于多元信息融合道路模型使用Dijkstra算法规划用户路径获得,具体表示方法如下所示：

Di,j(t)＝di,j+di,jCi,j(t)+di,j/ri,j        (3)其中Di,j(t)为t时刻节点i,j之间的等效距离；∑Di,j(t)为用户前往充电站经过的所有路段等效距离之和；v为EV行驶速度；di,j为区域节点i，j之间的距离；Ci,j(t)为t时刻节点i和j之间道路的拥堵系数，系数值越大表示路段越拥挤；ri,j为节点i，j之间的道路等级；Ti,j(t)表示电动汽车在t时刻节点i和j之间道路的平均行驶时间；T0为每条道路的自由行驶时间；

根据排队论用户的排队时间可由式(5)计算:其中，k表示充电站的充电桩数目；ρ＝λμ表示充电设施利用率，即单位时间系统为用户服务的比例；λ表示单位时间内平均到达的用户数；μ表示单个充电桩的平均服务率；p0表示充电桩闲置概率。

7.如权利要求1至3任一所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S4中，用户前往充电站距离最近方案具体表示如式(7)所示：其中，di表示前往第i个充电站的距离，dp表示基于Dijkstra算法得到的前往第i个充电站的每段道路距离。

8.如权利要求1至3任一所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S4中，用户充电成本最低方案具体表示如式子(8)所示：Ci，3＝＝min[a(td1,i+tq,i)+pc1(soce,i‑socs,i)E]       (8)其中，a为用户单位时间成本；td1,t为用户到达充电站所需时间；tq,i为用户充电排队时间；pc1为峰时充电价格；soce,i为用户结束充电时的电量；socs,i为用户开始充电时的电量；E为电动汽车电池容量。

9.如权利要求1或2所述的电动汽车充电负荷计算方法，其特征在于，S5中，满足电网侧约束、电池电量约束具体为：

电网的网损率r1、电压偏移率r2都应在正常范围内，以此两指标构成电网侧约束条件，具体表示如式(9)、式(10)：

其中，ploss为网络损失功率；ps为网络注入功率；u为节点的实际电压；un为系统的额定电压；

当用户抵达充电站时电动汽车电量应大于0以保证用户可以到达充电站，以此构成电池电量约束，具体表示如式(11)所示：其中socs为用户到达充电站的电量；socr为用户发起充电需求时的电量；Dp为用户前往充电站第p段道路的等效长度；So为电动汽车百公里耗电量；E为电动汽车电池容量。