在带有电动车队的乘车系统中，充电是一个复杂的决策过程。大多数电动汽车（EV）出租车服务要求驾驶员做出利己主义决定，从而导致分散的临时充电策略。车辆之间通常缺乏或不共享移动性系统的当前状态，因此无法做出最佳的决定。大多数现有方法都不将时间，位置和持续时间结合到全面的控制算法中，也不适合实时操作。因此，我们提出了一种实时预测性充电方法，用于使用一个名为“闲置时间开发（ITX）”的单个操作员进行乘车服务，该方法预测了车辆闲置并利用这些时期来收获能量的时期。它依靠图形卷积网络和线性分配算法来设计最佳的车辆和充电站配对，以最大程度地提高利用的空闲时间。我们通过对纽约市现实世界数据集的广泛模拟研究评估了我们的方法。结果表明，就货币奖励功能而言，ITX的表现优于所有基线方法至少提高5％（相当于6,000个车辆操作的$ 70,000），该奖励奖励功能的建模旨在复制现实世界中乘车系统的盈利能力。此外，与基线方法相比，ITX可以将延迟至少减少4.68％，并且通常通过促进顾客在整个车队中更好地传播乘客的舒适度。我们的结果还表明，ITX使车辆能够在白天收获能量，稳定电池水平，并增加需求意外激增的弹性。最后，与表现最佳的基线策略相比，峰值负载减少了17.39％，这使网格操作员受益，并为更可持续的电网使用铺平了道路。
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