论文题目：A location model for electric vehicle (EV) public charging stations based on drivers’ existing activities（基于驾驶员现有活动的电动汽车公共充电站选址模型）

论文作者：^{Long Pana, Enjian Yaoa,b,*, Yang Yanga, Rui Zhangc}

论文期刊：Sustainable Cities and Society

论文网址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210670720301797

摘要：

部署电动汽车公共充电站可以缓解电动汽车驾驶员的里程焦虑，确保电动汽车通过保持现有活动提供与内燃机汽车类似的性能。本研究开发了一个电动汽车公共充电站的选址模型，旨在最大限度地维持电动汽车驾驶员的现有活动。首先，提出了电动汽车充电选择的确定性过程，以模拟电动汽车驾驶员的充电选择行为。这一过程涉及电动汽车驾驶员的现有活动、家庭、公共充电可用性、里程焦虑以及剩余行程的能耗。其次，提出了电动汽车公共充电站的覆盖定位模型，旨在最大限度地提高电动汽车驾驶员的现有活动。最后，将所提出的模型应用于中国北京的案例研究。获得了驾驶员出行的初步特征，表明46%的驾驶员在五个工作日的必要能量超过了电动汽车电池的容量。最优解决方案表明，在不改变日常出行的情况下，大量的充电网络可以满足90%的电动汽车驾驶员的出行需求。规划的公共充电站主要覆盖高科技和金融领域。还对错过行程的电动汽车驾驶员进行了分析，其特征是行驶距离更长，并且没有家用充电器。

关键词：电动汽车、优化、公共充电站、区位模型、现有活动、遗传算法

1.研究背景

电动汽车（EV）被广泛认为是造成严重污染的内燃机汽车（ICEV）的潜在替代品。与内燃机车相比，电动汽车由电动机驱动，避免了尾气排放，在整个使用过程中更节能。因此，中国计划到2020年推广500万辆电动汽车。作为中国的首都，截至2017年6月，北京已推广9.53万辆私人电动汽车，并设定了到2020年实现60万辆电动汽车的目标。然而，广泛采用电动汽车的一个重要障碍是续航里程有限，这导致人们觉得电动汽车可能因为续航里程不足而无法到达目的地，这被称为续航里程焦虑。

尽管一些电动汽车的续航里程超过400公里（特斯拉，2016），但购车成本超出了中国司机的接受范围。电池技术不可能在短期内获得技术和经济上的突破。另一种可行的方法是部署更多的充电基础设施，为电动汽车驾驶员提供更多的充电可用性。由于中国许多城市的土地资源稀缺，导致缺乏私人停车场，似乎不可能让每个电动汽车司机都拥有家用充电器。事实上，北京约30%的电动汽车驾驶员没有家用充电器，只能依靠公共充电网络。因此，政府主要关注公共充电，因为它共享充电机会，为更多电动汽车驾驶员提供服务。

本文的目的是提供一个公共充电位置模型，旨在通过维持电动汽车驾驶员现有的活动来最大限度地匹配他们的充电需求。首先，提出了电动汽车驾驶员充电选择的确定性过程，该过程对带家用充电器的电动汽车驾驶员（HC电动汽车驾驶员）和不带家用充电器（NHC电动汽车司机）都很敏感。然后，提出了一个公共充电站的覆盖位置模型，旨在通过考虑电动汽车驾驶员的现有活动，最大限度地减少他们的全程损失。

2.研究方法

2.1电动汽车驾驶员的出行和充电需求流程、电动汽车充电选择行为的决定过程

2.2电动汽车公共充电站的覆盖位置模型

该模型的符号如下所示。

3.数据及初步分析

3.1数据描述

在家庭旅行调查中，由于时间和预算有限，仅收集受访者的一天旅行。司机们，然而，如果电动汽车是充满电。为了更好地了解充电需求，假设在每个工作日，每天的旅行和活动都是一样的。根据这一假设，数据被扩展到五个工作日的旅行活动，研究数据集共有108万次旅行，共5次92350名电动汽车驾驶员。

3.2初步分析

电动汽车驾驶员能源消耗水平分布

只有22.8%的电动汽车驾驶员的成本低于电池的50%在工作日完成旅行的能量。必要的能量然而，46%的司机在五个工作日超过了电动汽车的容量电池，如果这些司机使用电动汽车，他们必须在工作日充电完成他们的旅行。此外，17.5%的电动汽车驾驶员的成本高于

电动汽车电池总能量的两倍来完成他们的行程。对于对于这些司机来说，一个足够的充电网络对支持他们至关重要维持日常旅行和活动。

4.结果和讨论

4.1错过行程的变化

由上图可以看出，公共充电网络可以通过错过的次数来评估。错过充电的车次数越少，则充电网络满足的充电需求越多。

4.2电动汽车驾驶员误驾统计

由上图可以看出错过出行在一定程度上反映了公共充电网络满足电动汽车驾驶者出行需求的能力;然而，如果司机错过了行程，预计司机必须改变他的日常行程或改变另一种交通方式。因此，本小节以错过出行的电动汽车司机(即错过出行的电动汽车司机)为研究对象，进一步分析公共充电网络的需求满足能力。

4.3公共充电站的空间分布

上图展示了得到了规划公共充电站在不同场景下的空间分布。

5.结论

在本文中，提出了一种覆盖定位模型来定位旨在最大限度地维护现有基础设施的公共充电站电动汽车驾驶员的活动。首先，模拟电动汽车驾驶员的充电选择行为，充电选择的确定过程由考虑到电动汽车驾驶员的现有活动和时间预算，家庭和公共充电可用性、里程焦虑、剩余行程。第二，电动汽车公共覆盖定位模型充电站是为了最大限度地减少错过的行程与固定充电站的数量，并提出了一种基于遗传算法的算法求解最优解。最后，通过使用北京第五户2014年获得的旅游调查数据，将位置模型应用于以北京市中心区为例进行研究。

电动汽车驾驶员出行的初步统计显示，每辆电动汽车驾驶员平均出行11.7次，行驶148.0公里五个工作日的停车时间为97小时。46%的必要能量驾驶员在五个工作日超过电动汽车电池的容量。关于案例研究表明，增加公共充电站的数量有效地减少了电动汽车驾驶员的错过行程和错过行程，以及这种效应的收益递减。增加ORH可能会类似的降低效果。此外，大量的充电网络（例如，200个公共充电站和70%的ORH）可以支持大多数电动汽车驾驶员（90%）在工作日完成五次出行而不改变他们的日常旅行和活动。

关于错过行程的电动汽车驾驶员，他们的特点通常是行程时间更长，没有家用充电器公共和家庭充电网络是进一步支持的必要条件这些驱动程序。然而，即使有更大的充电网络仍有一小部分电动汽车驾驶员不得不改变他们的日常活动。关于空间分布，规划的公共充电车站覆盖了主要的高科技和金融领域，如五道口、金融街、北京世贸中心，以及逐渐扩展到公众人数较多的邻近地区充电站。

这项研究有一些延伸。由于缺乏电动汽车充电行为数据，本研究开发了一个确定性过程模拟计费决策行为。未来的研究可以进行调查以获得电动汽车驾驶员的充电决策数据并对其进行建模收费选择行为。此外，基于空间和时间充电频率的分布，未来的研究可以通过考虑水平来估计每个充电站中充电器的分配服务水平。关于求解算法，更多的算法可以以充分讨论覆盖位置模型的适用性。