1.一種基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、分析電動乘用車應用特征，包括電動乘用車出行行為特征；日均行駛里程；行駛應用時間；停靠充電時間；停靠充電區位；電動乘用車應用分擔率；

B、提取電動乘用車應用狀態特征向量，并建立充電分布影響因素權重體系，總權重為1；

C、采用粒子群優化算法建立電動乘用車應用特征模型，并根據電動乘用車應用特征求解充電行為時間表達式及空間表達式；

D、以其微觀應用時間與空間節點為對象，擬合出充電行為宏觀規律特性。

2.根據權利要求1所述的基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法，其特征在于，所述步驟A中，

電動乘用車出行行為特征：一種以電動乘用車用戶日均駕駛乘用車出行次數的指標，能夠反映電動乘用車利用率，以及對電動乘用車應用特性進行邊界化；

日均行駛里程：以公里為單位，統計單體電動乘用車一日內出行距離累加，反映電動乘用車用戶出行應用需求；

行駛應用時間：以分鐘為單位，統計單體電動乘用車一日內行駛共用時間累加，用以統計電動乘用車使用時間分布；

停靠充電時間：以分鐘為單位，統計電動乘用車充電時段，以及充電時耗，反映用戶的充電行為時間規律；

停靠充電區位：以充電設施所屬分類，反映電動乘用車用戶充電行為習慣以及充電負荷分布特點。

電動乘用車應用分擔率：選擇電動乘用車出行的使用概率以及用戶期望。

3.根據權利要求1所述的基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法，其特征在于，步驟B中，權重分為以下幾類：

權重(1)：用戶個體特征，包括：車輛類型；性別特征；職業特征；該項權重系數占0.3-0.6；

權重(2)：電動乘用車出行分擔率，即用戶采用電動乘用車出行概率；該項占權重系數比例為0-0.1；

權重(3)：電動乘用車用戶出行時段分布；該項占權重系數比例為0-0.2；

權重(4)：家庭交通工具擁有量；該項占權重系數比例為0-0.1。

4.根據權利要求1所述的基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法，其特征在于：

步驟C中，建立狀態方程，通過個體數據迭代，將系統初始化為一組隨機解，通過迭代搜尋目標值；該狀態方程建立為：

E＝(Αx+Βy)(λ+ξ+α+β)

其中，E為擬合邊界范圍內目標值；A為針對電動乘用車的充電特征矩陣，x為其變量向量組數量；B為電動乘用車使用特征矩陣，y為其變量向量組數量；λ/ξ/α/β分別為用戶特征權重向量系數；

經過求解得出觀測變量的總體協方差矩陣Σ，定義下述表達式：

Σ＝Σ(ω)

其中，ω為預測評估的時間和空間參數矩陣，Σ表示總體協方差矩陣。

5.根據權利要求1所述的基于電動乘用車應用特征的充電分布預測方法，其特征在于：步驟D中，由經簡化的電動乘用車應用特征參量帶入算法計算模型可以得出充電分布的時間和空間值，通過查閱方法定義區間，預測電動乘用車充電分布特性。