纯电动汽车(Battery Electric Vehicles,BEV)以电能为唯一动力来源,通过驱动电动机将电能转化为机械能,具有无污染、噪声小、维修方便、能源转换效率高的特点,有助于缓解日益严重的能源短缺与环境恶化问题。随着各个国家一系列优惠措施的推出,纯电动汽车未来发展的潜力巨大。但充电问题、续驶里程不足等仍是当下阻碍纯电动汽车全面推广的重要障碍。依托上海市新能源汽车公共数据采集与监测研究中心在2015年6月至2016年6月期间所采集的50辆荣威E50纯电动汽车的用户使用数据,论文对不同出行习惯用户的使用特性进行分析,在充分了解用户的出行习惯和充电需求的基础上,优化能够满足用户日常出行需求的纯电动汽车电池容量和相应续驶里程。首先,为精细地反映了纯电动汽车用户的使用特性,在对真实数据进行预处理之后,运用出行距离、每日行驶里程、充电时长、每日充电次数等指标分别研究纯电动汽车用户的出行行为和充电行为。该分析为后续研究纯电动汽车的行驶过程中的能量消耗和充电需求仿真提供了数据支撑。其次,研究纯电动汽车用户之间行为异质性。基于对纯电动汽车用户的出行和充电行为分析,采用自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络算法对用户的出行习惯进行聚类分析,以消除用户本身异构性的干扰并研究用户之间的多样性行为。为了能够全面反映不同类型用户的使用特性,选取每日行驶里程、充电开始时间、两次充电间行驶里程、充电前/后SOC、充电电量这五个特征对不同类型用户使用特征的异质性逐一进行描述。再次,提出基于用户“用电-充电”时间链的蒙特卡洛模拟方法来研究用户的充电需求。通过提取每辆车每日出行次数、当日出行最早出发时间、单次出行行驶时间、单次出行平均车速、两次相邻出行间停驻时间、充电前剩余电量6个特征量,构建用户“用电-充电”时间链,并运用分布函数对特征量进行拟合;以蒙特卡洛模拟为基础,仿真得到纯电动汽车用户每一天的用电与充电情况。且在不同情况影响下,仿真结果能够清晰反映出用户充电需求的时变性。通过对能耗相关因素的分析,建立得到两类不同出行行为用户关于能耗的多元线性回归模型。同时,提出用户适用度的概念来衡量当前纯电动汽车的电池容量能否满足该用户的使用需求,并通过分析用户使用纯电动汽车过程中的两次充电间行驶距离确定实际续驶里程。最后,把能耗模型融合到已构建的蒙特卡洛模拟方法中,得到两类用户优化后适用各自使用需求的电池容量和相应续驶里程。对于本次荣威E50的两类用户而言,在家有充电设施且工作场所能够提供快充机会的情况下,两类用户的使用电池容量分别为18 kWh和23kWh,而相应续驶里程稳定在143km和182km左右。