一种基于蒙特卡洛与人工蜂群优化的电动汽车充电行为分类方法

本发明公开了一种基于蒙特卡洛与人工蜂群优化的电动汽车充电行为分类方法，首先利用蒙特卡洛模型精准捕获电动汽车充电行为的概率分布特征，进而生成离并网时间的概率密度函数，为电网调度与能源管理提供重要参考。针对传统k‑means聚类算法在处理大规模数据集时面临的效率与精度挑战，本发明创新性地引入人工蜂群算法对聚类过程进行深度优化，通过构建高效的适应度函数，指导聚类中心的智能搜索与优化，显著提升了聚类的精确度和算法收敛速度，本发明的实施，不仅增强了电动汽车充电行为分析的科学性与准确性，还为智能电网的精细化管理与优化调度提供了强有力的技术支持。