1.一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，包括：设定待预测区域内的电动汽车数量以及各电动汽车的起始SOC；构建电动汽车的出行模型和实际耗电量模型；根据电动汽车的出行模型，通过马尔可夫动态路径决策模型获取每辆电动汽车的最优策略，根据对应的最优策略模拟每辆电动汽车的出行过程；模拟过程中，对于每辆电动汽车的每个出行道路节点，根据实际耗电量模型和起始SOC，预先计算该电动汽车下一段出行过程的耗电量以及当前SOC，根据下一段出行过程的耗电量以及当前SOC确定该电动汽车在当前出行道路节点的充电需求，累计所有电动汽车在各出行道路节点的充电需求，获得待预测区域内电动汽车充电需求的时空分布；所述的实际耗电量模型的表达式为：其中，E all,T 为环境温度T下电动汽车的总能耗值，K ac 为环境温度T下电动汽车的车载空调启停状态，所述的K ac 的取值为0或1，所述的K ac ＝1表示车载空调开启，所述的K ac ＝0表示车载空调关闭，P ac 为环境温度T下电动汽车的车载空调功率，n为电动汽车的出行过程总段数，t k 和D k 分别为第k段出行过程中的行驶时长和行驶里程，ξ t 为行驶时长修正系数，E v 为电动汽车以速度v行驶时产生的单位里程能耗，E o 为电动汽车初始单位里程能耗。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，所述的车载空调启停状态K ac 的计算过程包括：设定冷阈值T c 、热阈值T h 以及舒适温度区间，所述的T h >T c ，所述的舒适温度区间介于T c 和T h 之间，通过正态分布拟合获得空调启动正态分布函数；当环境温度T低于冷阈值T c 或者大于热阈值T h ，若是则令K ac ＝1，否则令K ac ＝0，当环境温度T介于T c 和舒适温度区间之间，或舒适温度区间和T h 之间时，通过空调启动正态分布函数确定K ac 取值。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，所述的车载空调功率P ac 的计算公式为：P ac (T)＝ω 3 T 3 +ω 2 10 -5 T 2 +ω 1 T+ω 0其中，T为环境温度，ω 0 、ω 1 、ω 2 和ω 3 为函数拟合系数。
4.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，所述的行驶时长修正系数ξ t 的获取过程包括：采集待预测区域内各道路的交通拥堵指数TPI，根据TPI获取ξ t ；其中，ξ t ∈[0,1]，所述的TPI越高，所述的ξ t 越大。
5.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，所述的单位里程能耗E v 的获取过程包括：将待预测区域内的道路分为快速路、主干道和次干道三个等级，每个等级的道路对应一种平均行驶速度；模拟电动汽车在道路上行驶时，所述的电动汽车以该道路的等级对应的平均行驶速度行驶。
6.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，所述的电动汽车分为家用电动汽车和出租电动汽车；所述的家用电动汽车的出行模型的构建过程包括：基于出行链理论构建家用电动汽车的出行链，根据NHTS2017数据库中的出行数据，通过概率分布拟合分析获得出行链中各节点特征量的变化规律，构成家用电动汽车的出行模型；所述的出租电动汽车的出行模型的构建过程包括：基于图论法将道路抽象为路网拓扑图，根据出行订单数据，运用OD分析法获取出租电动汽车的出行起始点分布以及概率转移矩阵，构成出租电动汽车的出行模型。
7.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，所述的充电需求的确定过程包括以下步骤：S801、根据电动汽车下一段出行过程的耗电量判断其当前SOC是否满足出行需求，若是则执行步骤S802，否则执行步骤S803；S802、判断电动汽车在当前出行道路节点的停车时长是否大于慢速充电所需时长，若是则判定电动汽车存在慢速充电需求，否则电动汽车存在快速充电需求，结束；S803、判断电动汽车用户的电价预期值是否高于实时电价，若是则判定电动汽车存在慢速充电需求，否则判定电动汽车不存在充电需求。
8.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，所述的电动汽车的电池容量的计算公式为：C R (T)＝η 3 T 3 +η 2 10 -5 T 2 +η 1 T+η 0其中，T为环境温度，C R (T)为环境温度为T时电动汽车的电池相对容量百分数，η 0 、η 1 、η 2 和η 3 为拟合系数。
9.根据权利要求1所述的一种基于动态能耗与用户心理的电动汽车充电负荷预测方法，设定所有电动汽车的起始SOC服从正态分布。
