[发明专利]提高电动汽车购买率的优化方法和系统

说明书

本发明提供一种提高电动汽车购买率的优化方法和系统，涉及数据处理技术领域。本发明不仅考虑到双重属性的消费者网络，而且分析不同干预策略对电动汽车购买率的影响，选择电动汽车购买率高且财政支出最低的干预方案为最优干预方案，通过最优干预方案，有效促进电动汽车的平稳顺利的推广。同时本发明能够为消费者购买决策、车企制定电动汽车策略提供重要的参考信息。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种提高电动汽车购买率的优化方法和系统。

背景技术

电动汽车作为负荷需求响应的重要参与者，具有节能、环保、低排放的特点，近年来被大力推广。

然而，目前消费者多处于“高意愿低行为”状态，即对电动汽车持有较高购买意愿，但实际购买率却很低。尽管电动汽车市场份额不断增长，但2018年我国新能源汽车仅占汽车整体销量的4.5％。因此寻找有效的措施促进电动汽车的平稳顺利扩散具有重要意义。

现有研究多基于单一属性的仿真研究，如仅考虑补贴对电动汽车购买率的影响，得出的优化方法有效性较低。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种提高电动汽车购买率的优化方法和系统，解决了现有的优化方法有效性较低技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明提供了一种提高电动汽车购买率的优化方法，所述方法由计算机执行，包括以下步骤：

获取电动汽车的属性信息、消费者的属性信息和双重属性消费者网络；获取电动汽车的媒体信息；

基于所述电动汽车的属性信息、所述消费者的属性信息和所述双重属性消费者网络获取消费者购买电动汽车的决策模型；基于所述电动汽车的媒体信息获取至少两种不同的干预策略；

基于所述干预策略和所述消费者购买电动汽车的决策模型获取不同干预策略下的电动汽车购买率；

分析所述不同干预策略下的电动汽车购买率，计算不同干预策略下的电动汽车购买率和相应的财政支出，选择电动汽车购买率高且财政支出最低的干预方案为最优干预方案。

优选的，所述电动汽车的属性信息包括：电动汽车的续航里程、售价、电池容量和生命周期年限；

所述消费者的属性信息包括：消费者的态度倾向和消费者是否购买过电动汽车；

所述干预策略包括：补贴干预策略、电价干预策略、宣传干预策略和社交网络干预策略。

优选的，所述的财政支出的计算方法包括：

Min(cost1,cost2,cost3,cost4)

Min(cost1,cost2,cost3,cost4)的约束条件为：

其中：

cost1表示补贴干预策略下新增单位购买率的财政支出；

表示第k种补贴干预策略下的购买补贴；

表示第k种补贴干预策略下在时期T时电动汽车购买率，表示第k种补贴干预策略下在时期T时消费者i的购买状态；

b表示初始状态中已购买电动汽车的消费者比例；

N表示网络规模；