1.基于激励博弈的电动汽车充电调度的双目标优化方法，其特征在于，针对电动汽车充电调度过程，执行如下步骤S1‑步骤S3，实现充电站利润最大化及用户满意度最大化：步骤S1：针对各充电站及各电动汽车，构建用于表示电动汽车充电调度过程的定价模型、销售价格模型、充电站的动作集模型；其中定价模型表示根据当前时刻电网负荷，充电站支付给电网的购电成本；销售价格模型表示充电站为电动汽车充电的售电价格；充电站的动作集模型表示根据电动汽车的充电需求，充电站相应执行的动作；

充电站具有快速充电和慢速充电两种模式，步骤S1中所述的定价模型如下式：；

式中，a>0，b≥0，c≥0为常数， 表示t时刻的电网负荷， ，Rf和Rs分别表示快速充电和慢速充电两种模式下的固定充电速率； 和 分别表示t时刻运行在快速充电和慢速充电两种模式下的充电端口数量； 表示t时刻充电站支付给电网的购电成本；

对于慢速充电模式，销售价格模型如下式：

；

式中， 表示充电站以慢速充电模式为电动汽车充电的售电价格；

对于快速充电模式，销售价格模型如下式：

；

式中， 表示充电站以快速充电模式为电动汽车充电的售电价格； ，， ，αs和αf分别为充电站充电端口在慢速充电和快速充电两种模式下的单位能量利润；

充电站的动作集模型中，充电站所执行的动作包括充电、等待、拒绝、无动作，其中，充电表示充电站以快速充电或慢速充电模式对电动汽车充电；等待表示电动汽车在充电站等待充电端口，充电站向电动汽车支付等待时间段内的等待罚款Wp；拒绝表示充电站在电动汽车到达前拒绝电动汽车充电，并支付拒绝罚款Dp，且Dp>Wp；若电动汽车在到达时被拒绝充电，则充电站不支付任何罚款；无动作表示当电动汽车在充电完成后被要求离开充电站，或充电被拒绝时，充电站不采取任何动作；

步骤S2：针对定价模型、销售价格模型、充电站的动作集模型建立约束条件，并构建充电站利润和用户满意度两个优化目标量，将约束条件下使两个优化目标量最大化作为每个充电站的优化问题；其中充电站利润根据充电站为电动汽车充电的售电价格、购电成本、未满足电动汽车充电需求的罚款三方面计算；用户满意度根据电动汽车充电节省时间、充电能量比、支付的价格比三方面计算；

一个充电站有n个可同时工作的充电端口，可在给定时间在快速充电、慢速充电两种模式以及空闲状态之间来回切换；

针对划分为T个时间段的预设时间范围H ={1，…，T}，V为到达充电站的电动汽车的集合，k∈V表示各到达充电站的电动汽车，将电动汽车k的充电需求表示为元组，其中Ak、Dk、Ek分别为电动汽车k到达充电站时间、充电截止时间、能量需求；集合表示充电站在时刻t对电动汽车k采取的所有可能执行的动作，集合C中每个元素均为二元变量，其中fk,t表示充电站以快速充电模式对电动汽车充电，sk,t表示充电站以慢速充电模式对电动汽车充电，ωk,t表示等待，dk,t表示拒绝，Фk,t表示无动作；

步骤S2中所建立的约束条件如下：

；

式中， 表示充电站在下一个时段 无动作， 表示电动汽车k在时段t充电的能量， 表示电动汽车k在下一个时段 充电的能量，n表示充电站的充电端口总数量；

步骤S2中的充电站利润如下式：

；

其中，R表示时间范围H之间的净收入， ；L表示由于等待和拒绝电动汽车充电而支付的总罚款，

t

，V 表示t时间段内到达

充电站的电动汽车集合， 表示电动汽车k到达充电站时被拒绝充电；

用户满意度S如下式：

；

式中，Sk表示电动汽车k的个体满意度， ，其中 、 、 分别为电动汽车k的充电节省时间、充电能量比、支付的价格比； 具体如下式：；

具体如下式：

；

式中，Ek为常数；

的计算方法如下：

根据下式计算快速充电时间段 和慢速充电时间段 的估计数量：；

电动汽车k支付的预期价格PE,k如下式：

；

式中，Ak为电动汽车k的到达时间， 和 分别为在到达时间Ak时，充电站通知电动汽车k的快速充电和慢速充电模式的售电价格；

电动汽车k实际支付的价格PA,k如下式：

；

电动汽车k支付的价格比 如下式：

；

式中，β≥0为常数；

每个充电站的优化问题表示为：Z=maximize{P,S}；

步骤S3：针对充电站的优化问题，根据充电站的充电端口数、电动汽车的集合、各电动汽车的到达时间、充电截止时间、充电需求，构建充电调度方案，并对充电调度方案进行迭代更新，直至获得充电站的优化问题最优解，实现充电站利润最大化及用户满意度最大化。

2.根据权利要求1所述的基于激励博弈的电动汽车充电调度的双目标优化方法，其特征在于，步骤S3中构建充电调度方案，并对充电调度方案进行迭代更新的具体方法如下：步骤S3.1.1：给定的充电站的充电端口总数n，电动汽车的集合V,以及集合V中各电动汽车的到达时间、充电截止时间、充电需求，构建大小为Nh的充电调度方案集合P， 为满足约束条件的随机的充电调度方案；

步骤S3.1.2：初始化空集Q，引入充电调度方案p的状态δ，δ为执行充电调度方案p的充电站利润Pp与用户满意度Sp之和；

步骤S3.1.3：将每个充电调度方案p和其对应的状态δ构成一个解（p, δ），基于充电动作替换算法迭代求解，以获得迭代更新后的充电调度方案 ，并更新状态值 ；如果，且 ，则将更新后的充电调度方案 加入集合Q；

步骤S3.1.4：定义Δ为更新前后的状态差值，Δ减少到0时停止迭代。

3.根据权利要求2所述的基于激励博弈的电动汽车充电调度的双目标优化方法，其特征在于，充电动作替换算法的步骤如下：步骤S3.2.1：以充电调度方案p和其对应的状态δ作为输入，并在充电站的每个时间段运行电动汽车集合V中的单个电动汽车k；用 表示根据充电调度方案p充电站在第t个时间段中对电动汽车k所做的决策，并且在每次迭代中确保其满足约束条件；

步骤S3.2.2：用快速充电模式代替慢速充电模式：如果 中有一个动作是慢速充电，则将充电模式替换为快速充电模式；

步骤S3.2.3：用慢速充电模式代替等待：如果更新前的动作是等待，且充电站至少有一个充电端口没有分配给电动汽车，则电动汽车k在时间段t以慢速充电模式充电；

步骤S3.2.4：用慢速充电模式或等待代替拒绝充电，如果电动汽车k更新前被拒绝充电，则要求其等待并在下一个时间段以慢速充电模式充电；如果当前充电站至少有一个充电端口没有分配给电动汽车，则电动汽车k在当前时间段以慢速充电模式充电。