出租汽车是城市交通运输中的重要群体,随着电动汽车的普及,出租车也在逐步由传统的燃油汽车向纯电动汽车转变,因此对出租车出行特征及典型工况的构建不仅是当前研究的热点问题,也对电动出租车行业示范的推进有着重要意义。本文利用GPS对哈尔滨出租车出行特征数据进行处理和分析,并结合主成分分析和聚类的方法对出租车的典型工况进行构建。主要研究内容如下:针对哈尔滨出租汽车的实际道路运行情况,分析原始出行特征数据并进行预处理,包括产生误差的因素和数据处理的依据。构建了哈尔滨出租车的出行特征,包括工作日和双休日全天各时段的出行里程和载客里程的分布情况,并分析不同载客时长的比例及不同时间段的载客时长,从空间和时间两个方面对出租车的空驶率进行了研究,得到相应的研究结果。利用运动学片段合成法确定可以代表哈尔滨出租车出行特征的23个特征参数,并运用主成分分析法将所有的特征参数进行线性变换,得到新的一组线性无关的变量参数,经过计算各主成分的累计贡献率、贡献率和差值将原有的特征矩阵转化成为维数更低的主成分得分矩阵,采用K均值聚类的方法得到了哈尔滨出租车的典型工况。结合所构建的哈尔滨出租车出行特征数据,得到不同续驶里程下出租车的充电和换电模式,从购买成本、政府税收、能耗成本、维修成本和营业收入几个方面对应用纯电动出租车的盈利能力进行分析,最终确定了电池容量及推广纯电动出租车的充电方案。