1.一种基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法，其特征在于，包括：根据用户的地理位置和已布置充电站的分布情况，建立用户充电站选择的偏好模型；其中，若用户n在产生充电需求时的地理坐标为(x n ,y n )，那么用户n在选择充电站i进行充电的可能性为：其中，充电站的地理坐标为(x i ,y i )；I为所有充电站的总数； 为用户n选择第i个充电站的概率， 为用户n选择第i个充电站的总成本；θ i (i＝1,2,3,4,5)为影响用户n选择的偏好参数；λ为行驶距离成本换算系数，d((x n ，y n ),(x i ，y i ))为用户n到充电站i依据Dijkstra算法求得的最短距离，S i,t 为充电站i的规模，μ为预算排队时间与规模的估计系数，P i,t 为充电站i的充电价格，SOC n 为当前车辆剩余电量，ν为用剩余电量估算用户焦虑值的转换系数；ε n 为其他成本；基于所述偏好模型得到用户满意度的计算方法，并建立上层模型的第一目标函数、第一约束条件以及第一罚函数；基于所述偏好模型计算出每个充电站的24时刻充电需求分布，并建立下层模型的第二目标函数、第二约束条件以及第二罚函数；基于粒子群优化算法对所述双层规划模型进行求解，并根据求解结果，输出电动汽车充电站的布局方案；其中，所述双层规划模型包括所述上层模型和所述下层模型；其中，所述基于粒子群优化算法对所述双层规划模型进行求解，包括：初始化粒子群算法的参数；根据所述参数，更新粒子群的位置与速度；判断所述粒子群的位置与速度是否满足预设条件，若是，则输出定价矩阵与规模矩阵作为所述双层规划模型的解。
2.根据权利要求1所述的基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法，其特征在于，所述基于所述偏好模型得到用户满意度的计算方法，并建立上层模型的第一目标函数、第一约束条件以及第一罚函数，包括：所述第一目标函数maxf(c i,t ,p i,t )为：其中，α 1 ，α 2 ，α 3 为第一目标函数的权重； 为时刻t时的总用户满意度； 表示t时间内多个充电站的收费价格的方差，CP t 表示t时间内各充电站的价格之和；所述第一约束条件为：P i,min ≤P i,t ≤P i,max ； 其中，P i,min 是充电站的最低价格；P i,max 是充电站的最高价格；V max 是收费价格的最大方差；所述第一罚函数Pen为： 其中p i 表示第i个充电站的指导售电价格。
3.根据权利要求2所述的基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法，其特征在于，其中，δ i (i＝1,2,3)为影响用户满意度的权重参数，Q t 为时刻t时有充电需求的车辆总数，λ 2 和μ 2 均为换算系数 是指从车辆到所选充电站 的距离， 是指所选充电站 的规模， 是指所选充电站 的收费价格，SOC n 是车辆n的电池状态， 和 是影响收费成本的称重参数。
4.根据权利要求3所述的基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法，其特征在于，所述基于所述偏好模型计算出每个充电站的24时刻充电需求分布，并建立下层模型的第二目标函数、第二约束条件以及第二罚函数，包括：所述第二目标函数maxg i,t (c i,t ,p i,t )为：其中，R i,t 是充电站i的t小时收入； 是充电站的日均成本；加上所述第二罚函数后的第二目标函数为：其中，β 1 ，β 2 ，β 3 为所述第二目标函数的权重；所述第二约束条件为：S i,min ≤S i,t ≤S i,max ； 其中，S i,min 是充电站的最小规模，S i,max 是充电站的最大规模，R i 是充电站的日均收入；其中，M i,t 为建设成本；χ为土地租赁费用，χ＝ηc i ；γ为每多建一个充电桩所需的费用成本；c i,t 为充电站容量；c 0 为固定成本；η为单位面积土地租赁成本；T为设备总寿命周期。
5.根据权利要求4所述的基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法，其特征在于，设置第一目标函数的权重[α 1 ,α 2 ,α 3 ]＝[0.002,20,1]；设置第二目标函数的权重[β 1 ,β 2 ,β 3 ]＝[1,0.1,0.1]。
6.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器连接所述处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-5任一项所述的基于双层规划模型的电动汽车充电站布局方法。
