新能源汽车充电设施选址规划研究

摘　要

在新能源汽车日益发展的今天，人们对于新能源汽车的充电需求越来越迫切，因此新能源汽车充电设施建设也得到更多重视。尽管目前国内新能源汽车充电设施建设正在大力进行和完善当中，但如今现有的新能源汽车充电设施无论从技术还是规划上都无法满足大部分用户的需要，这反而阻碍了新能源汽车的发展，不利于国家可持续发展。

于是针对上述问题进行研究分析，重点对新能源汽车充电设施选址规划进行了探索研究，首先是对比了国内外新能源汽车充电设施分布状况并以此为背景，分析了新能源汽车充电设施建设规划的几个主要影响因素。其次在了解熟悉有关数学模型和科学算法的基础上，以海口市为仿真对象，通过基于点和线的选址理论进行了模拟试验。最后根据仿真实验，设计出了一种较为科学的新能源汽车充电设施选址规划方案，以此更大程度地缓解人们迫切的充电需求。

关 键 词：新能源汽车；充电设施；充电需求；选址规划

1.绪论

1.1背景及目的

当今新能源汽车成为了未来汽车行业发展的重要探索方向。新能源汽车是一种新兴的车辆类型，其绿色清洁等特征符合当今世界重视环保、减少污染的主题，与燃油汽车相比具有不可比拟的优势。进入到21世纪以来，我国也开始针对新能源汽车的发展出台了一系列方针政策，给予购买新能源汽车的用户一定的补贴和优惠，进而对新能源汽车行业的发展起到了积极作用。在此发展背景下，2018年底我国新能源汽车销量正式突破了百万大关，同时近几年来新能源汽车的性能也不断提升，尽管补贴政策不如往年，但其发展势头依旧迅猛。

随着新能源汽车的不断发展及推广，要保证新能源汽车正常驾驶，充电设施不可或缺。我国同样高度重视充电设施行业的发展，截止2021年4月份，全国已经建成了182.7万台基础充电设施，其中直流充电桩86.8万台、交流充电桩50.5万台、交直流一体充电桩426台。不过在庞大的新能源汽车数量背景下，当前的充电设施仍然无法满足大部分用户的需求，同时充电设施由于建设难度较大、成本较高、性能还有待改进，因此难以跟上新能源汽车发展的脚步，我们必须要寻求更加科学的方法来指导新能源汽车充电设施的建设。

针对以上背景，重点研究新能源汽车充电设施选址布局问题，通过阅读相关文献来分析当今研究现状影响充电设施建设的因素，并合理设置规划目标。在此基础上，通过构建模型和算法求解来进行较为全面科学的新能源汽车充电选址规划方案。

　1.2国内外研究概况

　　1.2.1国内研究概况

国内的新能源汽车发展起步虽然相较西方发达国家晚一些，但是通过国家政策的大力支持，在短短的十几二十年里对于新能源汽车的研发有了比较大的突破和成就。我国对于新能源汽车的发展非常重视，但是对于其充电设施的建设方面却存在着一些缺陷。就目前而言，其充电设施的保有量和充电技术以及性能等方面还有待加强。并且市面上的充电设施大部分都用于公共汽车行业或者某些企业，真正运用于家用新能源车辆的少之又少。也正是由于新能源汽车充电设施建设发展以及规划的不完善，新能源汽车行业的发展近几年在国内遭受到了一定的制约。

当然了，目前很多学者也是关注到了充电设施建设布局规划不足的问题，同时也发表了自己独特的见解。然而可惜的是，专家们提出的方案大多数仍处于理论阶段，很少有真正落实到新能源汽车充电设施规划的实际应用当中的方案，同时这些方案也无法避免经济、社会、技术等一系列因素的影响，具有一定的局限性。因此，对于该领域的探索是目前新能源汽车能够进一步发展的关键。

再者，国内新能源汽车充电设施的技术方面还有待改进。在新能源电池方面，我国的整体技术水平与国外发达国家相比还有不少差距。如今国家高度重视动力电池的发展，不断进行动力电池的研发探索，并且加大了动力电池方面的资金和人才投入，从而更好地建造出安全、高效、环保的能满足大部分用户充电服务需求的充电设备。与此同时，国内也在关键零部件以及原理等多个方面进行分析，从而进行相关研发，促进充电电池性能的不断发展。除此之外，国内也开始重视新兴充电技术的发展，这些新兴充电技术如果得到应用，将有利于加大充电效率的转换以及提升高概率密度等。同时我国也采取相应政策促进氢能源等技术的发展，加快氢电站建设，不断优化新能源结构。

总体来说，我国新能源汽车充电设施建设以及布局规划方面出现了多个方面的问题，这些不足的地方拖累了新能源汽车的发展进程，使得我国新能源汽车在开始阶段的高速发展过后开始变得缓慢，甚至稍不留意就会因为这些问题而阻碍发展。

　1.2.2国外研究概况

该模块重点概括美日欧等发达国家或地区的新能源汽车行业以及其充电设施建设规划等方面的研究情况。

X很早就进军新能源汽车行业，并且对于新能源汽车的发展目标有了比较详细的规划。在全球环境不断遭到破坏的情形下，X率先提出了解决传统能源对生活方面的制约，大力发展新能源技术，由此新能源汽车应运而生。早在上个世纪90年代初，X就开展了新能源汽车电池方面的研究，在那个时候就对于新能源汽车电池方面的技术开发有了比较详细的规划。除此之外，X的许多大企业还专门组建了合作组织，通过该组织来探讨新能源汽车技术发展规划，并且进行了新能源汽车行业相关技术的研究，其最终目的就是希望新能源汽车在全国能够得到普及。

在充电设施的规划上，X同样有着相当成熟的方案。其中最出名的当属“The EV Project”以及特斯拉充电设施体系。在X每个州甚至是市县都能够对充电设施选址的布局进行有效规划，以最大程度地满足用户的需求，从而让各种充电设施得到合理的配置，以防建设成本过高。

日本也非常重视新能源汽车的发展，由于其国土资源匮乏，所以早在上个世纪日本就提出了加快生产新能源汽车的发展规划，通过对新能源汽车的开发，提高新能源汽车的普及率，来减少燃油等能源消耗。同时随着发展时代的不同，日本也会在不同阶段对新能源汽车的发展规划作出适当的调整。与大多西方国家一样，日本重点发展纯电动汽车以及混合动力电动汽车。与此同时，日本通过依靠燃料技术的发展优势，可使其和电机进行良好的结合，实现该领域的推广。

日本的充电设施在技术上一直走在世界前列，在新能源汽车充电方面具有最快捷先进的充电技术，尤其是锂离子充电技术更是处于世界领先水平。也就是说，日本通过技术上的不断突破让其充电设施建设上能够更加合理地配置资料，通过资源利用最大化，更大程度上满足更多新能源汽车用户的充电需求。

欧洲方面如法国采用了租赁的方式租用公共充电桩为用户的新能源汽车进行充电，在互联网日益发达的今天，法国人民足不出户就能在网上预订，然后就能对自己新能源汽车进行充电。这种方式在法国已经初具规模，并且拥有了广阔的市场，也很好地满足了客户的充电服务需求。

欧洲的充电设施在选址规划上比较科学，无论是城市还是郊区都通过实地考察设计了在当地最合适的新能源汽车充电设施选址规划方案。特别是欧洲北部国家瑞典，在当地气候寒冷的不利条件下，通过充电设施的建设和完善以最大程度满足新能源汽车用户的需求，加之邻国挪威的新能源汽车市场驱动，从而促进当地新能源汽车行业的发展。

通过国内外在该领域研究上的比较，我们可以看出新能源汽车要想更好发展必须要在充电技术和选址规划方面做得更好，因此国内的新能源汽车充电设施规划和技术方面还需要借鉴美日等发达国家的相关案例进行改进和完善，帮助实现国内充电设施利用的最大化。

2.新能源汽车充电设施选址相关理论

　2.1新能源汽车

新能源汽车是指采用相对清洁的燃油进行驱动的汽车，或者是使用新型的车载动力装置进行驱动的一种新兴汽车，简单来说就是不靠燃油机驱动的一种车型。新能源汽车主要包括纯电动汽车、混合动力电动汽车、燃料电池电动汽车等类型。不同于传统燃油汽车，新能源汽车的动力、控制和驱动等技术方面要更加先进，结构及其性能也更加良好，同时也比传统燃油汽车更加环保绿色。

　2.2充电设施

充电设施是给产品进行充电的设备，这里指的是新能源汽车的充电设施，是给新能源汽车等电动型汽车充电的中介设备，主要包括充电站、充电桩、换电站、无线充电等充电设施类型。

充电站顾名思义就是给电动设备进行充电的站点，在新能源汽车领域中，充电站可以给电动型新能源汽车进行实时充电，不过不同类型的充电站所提供的充电效率差别较大，这与电网设备分布息息相关，也与其直流充电桩与交流充电桩的分布比例有关。

充电桩其实是设置在充电站内的一项充电机构，主要有直流充电桩以及交流充电桩两种形式。交流充电桩属于常规充电设备，采用的是小电流，充电时间较长，主要适用于家用型以及非紧急的充电形式。直流充电桩属于快速充电设备，采用的是大电流，充电时间要比交流充电桩短得多，因此能够更好的满足应急充电需求。

换电站是进行电池更换的设施，目前新能源汽车主要还是依靠电池产生的电能来驱动的，当电池没电时，可以前往换电站进行电池更换。换电池与充电站有一些联系与区别，充电站只负责对新能源汽车的电池装置进行充电，而换电站则是把需要充电的电池装置取下，再换上已全部充满电的同型号电池装置，但两者的目的与结果是相似的，都是为了给电动型新能源汽车提供电能，给汽车充满电，只是方式不同。

无线充电是一种新型充电技术，它不依靠电线就能给充电设备进行充电，主要有电磁感应式与无线电波式两种形式。在新能源汽车行业中，无线充电设施目前还未能广泛应用，仍处于开发研究状态，应用得比较广的主要还是在iPhone等手机领域。

　2.3新能源汽车充电模式

新能源汽车充电模式在这里主要介绍常规充电和快速充电两种模式，这两种是目前最常见的新能源汽车充电模式，当然还有其他模式如机械充电、无线充电模式等，这里无需赘述。

常规充电模式是目前最常用的一种充电模式，该模式采用额定电压和电流进行充电，对电池损耗比较小。常规充电模式地点限制性小，可选择的充电范围广，适用于家用新能源汽车。不过其充电效率往往较低，目前的常规充电桩给一辆新能源汽车充满电量仍需要2小时以上，对于商用型新能源汽车而言是远远不够的。

快速充电模式是指利用较大的直流电流给新能源汽车进行充电的充电模式。快速充电模式最大的特点就是充电速度快，效率较高，能够满足车辆的应急充电需求，适合商用型新能源汽车使用。不过快速充电设施建设成本较高、相关设施使用寿命也比较短，因此快速充电模式推广范围较小，普及难度较大，且适用车型较少。

　2.4充电设施选址规划理论

这里的充电设施重点是针对充电站的选址进行规划，而充电站的选址规划要考虑多方面的因素，最主要的是尽可能满足绝大多数人的充电需求，其次就是建设成本、交通流量、电网分布等情况。在下一章会具体讲述这些影响因素，本节主要从以下两方面作为选址规划理论基础。

　2.4.1基于点需求的选址理论

基于点需求的选址理论是目前应用较广的一种选址规划理论，通过设置多个节点来寻找与目标最优化的解，主要有三个方面，分别是p-中值问题、p-中心问题以及覆盖问题。

p-中值问题可用于设置若干个需求点，然后通过这些需求点与所建造的充电设施的距离来进行规划，最终实现时间成本的最小化。p-中值问题尤其适合处理物资配送问题，在物流方面也是应用得最广，同时在交通系统方面也有所涉及，能够提高用户的出行效率。

p-中心问题可用于设置若干个节点，然后这个节点能够满足其周围的需求点，在这些节点上建造充电设施，让这些充电设施到需求点的最大距离最小化。这种问题一般常应用在交通运输方面，适用于以公平覆盖为目标的设施选址问题。例如，新能源汽车充电设施的选址布局问题便可以运用p-中心问题进行规划。

覆盖问题主要包括集覆盖问题和最大覆盖问题两个方面。集覆盖问题是指当最大程度满足所有新能源汽车用户的充电需求时，如何提高充电设施的服务效率，并且最大可能地降低成本。最大覆盖问题是指在建设成本以及服务站建设数量为定值的时候，如何尽可能地扩大服务范围的优化问题，也称为p-覆盖问题。最大覆盖问题是要在特定距离或时间内满足所有需求点使建设的设施数量最小，从而达到其最优化目标。

　2.4.2基于路径需求的选址理论

基于路径需求的选址理论是点需求的一种补充，毕竟在一个交通网络上路径本身就是由一系列节点连接而成的。在现实生活中，需求点不一定都在节点中，但选址布局要尽可能地满足所有的需求点，所以就有了基于路径需求的选址理论。该理论本身就是针对于网络系统中线路与需求点关系的一种规划方式。基于路径需求的模型分为基于流量的最大覆盖模型和截获流量最大模型两种类型。其中截获流量最大模型，也就是最大截流模型应用得更广一些，该模型是通过在网络线路中构建多个服务点来满足该线路中的需求点位置的需求，也更符合现实情况。在结构以及功能方面，最大截流模型也是更加完整和全面。

　2.5用户充电需求预测

新能源汽车用户充电需求预测是指通过单位时间内对需要进行新能源汽车充电的用户数量或者新能源汽车数量来进行预测。一般来说，行驶路程小于30公里往往不需要充电，大于80公里则大概率需要充电。正是根据不同的行驶里程有不同的充电需求，且大致存在相应的一些概率而形成的充电需求预测公式。

本文还将采用高峰小时充电需求量模型进行预测，即高峰小时充电需求量为日充电需求量的0.12倍。事实上只要满足高峰时段用户的充电需求即可，因为充电设施数量并不会因为用户充电需求量的变化而改变。

3.新能源汽车充电设施布局影响因素

截止到2021年5月底，我国新能源汽车保有量大约为580万辆，而根据前言所用的新能源汽车充电设施数据来说，其充电比大约是3:1，看起来好像是基本满足充电需求了。但通过小范围的调查可知（如附件1所示），充电设施并不满足大部分人的充电需求。那么通过查阅相关资料得知，除了充电设施技术方面存在安全、性能等问题外，充电设施的选址规划方面也是有许多需要改进的地方，而这也是课题主要研究方向，就是要优化新能源汽车充电设施选址的布局规划。

实际上，在新能源汽车充电设施选址问题中，要根据多个方面进行考量观察。因为充电设施布局所涉及到的影响因素非常之多，并且当每一项影响因素发生变化时，充电设施的建设和规划也不得不随之变化，这就给有关新能源汽车充电设施方面的设计和布局提供了不少难度。本部分结合本人所阅读的相关文章和理论，概括了新能源汽车充电设施选址规划的诸多影响因素，大致分为以下几点，具体说明如下。

经济因素往往是作为首要因素来进行考虑的，因为如果没有经济因素的存在，没有成本的限制，那也就没必要再费尽心思规划了。在充电设施的建设中，合理的选址规划有利于投资者快速收回投资成本。因此首先需要尽可能地考虑建设成本的问题，同时评估其运营成本是否过大，收益回馈的情况如何，看是否能实现盈利。这时就要进行有效的充电设施选址规划，而不是盲目地建充电站及充电桩，这样才能降低建设和运营成本，防止经济因素对于新能源汽车发展影响过大。新能源汽车充电设施经济因素主要是包括建设成本和运营成本两个方面，具体说明如下。

3.1.1建设成本

充电设施的建设成本主要一方面是建造充电设施的成本，另一方面就是土地使用的成本。建造充电设施本身所需成本主要包括设备主机、线缆插座、外壳底座等硬件设施成本；此外是施工成本，包括施工工具以及施工工人等成本；最后就是土地使用成本，建设充电设施也是需要花费一定的费用在土地使用上，不同地方土地价格也有所不同。

　3.1.2运营成本

充电设施运营成本主要是针对充电设施良好运转所需成本和人员雇用成本等。当充电设施建成后，就开始了运营以保证充电桩等设备能够良好进行充电工作。首先是日常设备维护，比如保险丝的更换。若是设备报废，则还要尽可能地进行回收再利用，从而减少相关运营成本的损失。当然运营也是需要专业人员来进行，这同样需要一定成本。

3.2社会因素

社会因素是在新能源汽车充电设施选址过程中需要重点考虑的影响因素。一般来说，充电设施尤其是与新能源汽车相关的充电设施的建设是备受关注和重视的，因为它是社会能源结构改革的重要组成部分，能够满足社会未来的发展需要。不过充电设施也要符合城市规划的需要，同时也要考虑是否环保可靠节约资源等问题。

新能源汽车在XX的补贴政策下迅猛发展，但如今在新能源汽车补贴逐年降低的情况下，如何维持新能源汽车的良好发展态势，为国家能源结构改革方针继续助力是课题研究的方向，因此针对新能源汽车充电设施进行选址规划是目前的重中之重，也是基于社会因素的需要。

　3.3环境因素

环境因素在这里主要从保护环境和建设环境两方面进行分析。首先新能源汽车的发展本身就是符合当今环保主题，因此在其充电设施规划过程中应当减少污染物排放，提高绿色环保效益。其次充电设施的选址规划应该考虑与之相关的要素，比如电网、城市规划等。对于环境因素，我们应该主要考虑以下几点。

　3.3.1提高污染物减排效益

众所周知，新能源汽车的发展本身就是环保主题的需要，也是当今我国实现可持续发展的重要步骤，原因很简单，新能源汽车如果能够普及将有利于减少污染物的排放，包括有效解决近几十年来燃油车所造成的环境污染问题，以及缓解空气污染所带来的雾霾现象，从而推动我国乃至世界生态文明建设的进程。

3.3.2选址靠近变电站

电网供应也会直接影响充电设施选址布局，一般来说，充电设施建设地点应该尽量靠近变电站，这样一来可以减少电能损失，二来可以节省成本，防止资源浪费。同时除了要确保电能补给到位之外，还要考虑当出现故障时，维修人员赶到进行维修的便利性。

　　3.3.3不同区域充电站设置

环境的不同还主要体现在城市区域的不同，例如商业区和居住区，以及高速公路和市内道路等。一般来说，要在商业区和居住区多建充电设施，并且商业区要尽可能多配置快速充电站或充电桩，而居住区可多配备常规充电站或充电桩。同时在城区到路和高速公路的充电站布局也是不同的，高速公路一般是考虑路线进行定点设置，而城区由于道路系统比较复杂，往往是根据节点和线路相结合的方式进行设置。

3.4交通因素

新能源汽车及其充电设施的建设规划问题本身就是交通网络问题的一部分。首先充电设施的存在应该以更好地服务交通网络作为出发点，而不是反过来成为负担，所以充电设施布局应很好地符合地区的交通道路规划，其次在充电设施的选址规划方面，我们应该考虑两个方面，一个是交通便利性，还有一个是服务半径。交通便利性主要是指可以在空间和时间上给予车主服务的满足度，而服务半径主要是指充电设施建设地点所覆盖的服务范围。同时交通因素也与很多其他因素相关联，例如人口和交通密度，而这些都是充电设施选址布局应该考虑的关键因素。

3.5技术因素

技术因素包括建设充电设施时所需要的技术以及充电设施本身的充电技术。首先是充电设施建设方面，充电设施建设也不是传统的一块块混凝土就能造起来的，首先需要注重内部电芯设计，其次还要注重气候、地质这些自然条件，需要相当大的技术含量。然后是充电技术问题，这不仅仅是新能源汽车的充电设施技术，也是许多科技发展的探索重点方向，而对于新能源汽车充电设施来说，技术进步将直接提高新能源汽车用户的充电服务需求，进而推动新能源汽车行业的更好发展。

3.6服务因素

服务因素也是需要重点考虑的因素。充电设施选址规划本质上就是为了在控制一定成本下最大限度的提升服务质量，满足用户需求。这里主要讲述以下两个方面。

　3.6.1服务质量

新能源汽车充电设施的服务质量主要是指对新能源汽车提供电能补给服务的质量程度，这涉及到许多因素，包括上文的经济因素以及下文的技术因素等。但主要还是要考虑电能补充的效率、充电设施的清洁度、环境的便利性以及服务的个性化程度等。

3.6.2用户需求

用户需求指的是用户在某个时间段和位置对个人的自身或者产品有需要的情况，对于新能源汽车用户来说，就是对自家新能源汽车充电产生需求的情况。充电需求是无处不在的，这也是充电设施选址布局的重要目的，就是为了满足用户的需求。在服务因素中，最主要的还是先尽可能地满足用户充电需求，然后再考虑其服务质量。

4.新能源汽车充电设施选址模型和算法理论

　　4.1最小排队时间模型构建

在模型这块，主要通过构建最小排队时间模型来进行仿真模拟分析，首先需要理清最小排队时间模型的一些基本概念。首先排队往往是无可避免的，那么最小排队时间就是让排队时间达到最小化，以此目的来建立的模型就称为最小排队时间模型。最小排队时间模型主要注意两个时间概念，一个是绕行时间，还有一个是排队时间。绕行时间是指用户从出发点到最近充电站或充电桩的时间；排队时间是指用户等待给汽车充电过程所需的时间。在研究分析过程中，需要对最小排队时间模型的构建进行一定条件的假设，已达到合理构建模型的目的。

　4.1.1模型假设

首先对于最小排队模型而言，必须为模型设置一系列的理想条件，才能很好地建立模型，主要假设内容如下。

（1）假设用户在单位时间内的到达数量服从泊松分布；

（2）假设排队长度无限制，并且每位用户都需要排队等待。设充电桩每小时充电完成的电动车数量为u，用户到达率为e，则用户的排队时间可以用W（u，e）表示；

（3）假设用户进入系统的过程是稳定的，并且服从均匀分布；

（4）假设充电桩一直在正常进行充电工作。设充电站拥有充电桩f台，f表示充电站i安装的充电桩数量；

（5）假设用户产生充电需求时会选择距离最近的充电设施进行充电；

（6）假设研究区域为一个网络系统。在一个网络系统中，拥有若干个节点和线段。节点表示交通系统中的交叉点，设为h；线段表示交通系统中的线路，设为a。充电站在节点处的设置存在2种情况，每个节点不设置充电站或设置1个充电站。充电桩在充电站设置的情况同样分为两种情况，每个充电站设置1个或设置1个以上充电桩。

4.1.2模型建立

假设条件建立好以后，我们就该建立相关的最小排队模型，最小排队模型应该要符合以下的几个条件。

（1）绕行时间

每个新能源汽车用户从出发点到目的地进行充电所需要绕行最短路程的时间称为绕行时间，绕行时间公式为：

其中T为所有用户所在地到最近充电站的最短时间总和， 为各用户至充电站的最短时间。

（2）排队时间

假设为新能源汽车进行充电的用户数量符合泊松分布，用户到达时间的间隔符合负指数分布，则排队时间为：

其中W(u,e)为充电站排队时间，u为充电桩每小时工作率，e为用户到达率, 表示充电桩总服务量，hf表示节点设置充电桩的情况。

（3）模型约束

根据以上条件，设置最小排队模型约束如下：

　4.2算法求解

在算法这块，主要采用遗传算法进行求解。遗传算法是以自然选择和遗传学说为理论基础，将生物进化以及染色体变换相结合的一种机制，是具有迭代优化过程的一种搜索算法。遗传算法总共分为六个模块，分别是编码、设置初始群体、适应性评估、选择、交叉和变异。其中选择、交叉和变异是遗传算法的主要工作流程。遗传算法是所有算法中操作较为简单的一种，但具有良好的全局性，同时其适用范围广泛、逻辑性强，运用此算法可以在规划问题中取得很好的效果。

　4.2.2计算方法

遗传算法主要通过计算机进行计算求解，计算方法和运算过程类似，也是分为六个方面，具体说明如下。

（1）编码。编码是进行遗传算法的前提，也是计算伊始的重要步骤。遗传算法本身不能直接处理数据，而是用编码的方式标注那些数据，从而进行算法求解；编码目前主要有三种方法，分别是浮点数编码法、二进制编码法以及符号编码法，其中前两种方法应用较广；

（2）初始化群体。初始群体是由若干个随机产生而成的个体组成的群体，是遗传算法的重要一步。遗传算法是通过不断迭代来寻求最优解过程，而这就是由初始群体的设置而开始的。在遗传算法中，初始群体的选择非常重要，它将会影响接下来的算法运行效率；

（3）适应度评价。适应度评价主要是对遗传算法的科学性和计算范围进行评估。遗传算法在求解过程中一般不需要其他外部信息，只需要用适应度值就能评估个体的优劣[11]。适应度评价一般由目标函数的需要而进行，以此对个体的适应度值进行求解；

（4）选择。选择是从初始群体中通过适应性评估之后，选岀优良个体的运算过程。在运算过程中，当个体适应度越高，所占比例越大时，其被选择的机会就越多，反之则越少。其主要方式有随机选择、排挤选择、确定式选择、比例选择以及局部选择等；

（5）交叉。交叉是遗传算法中最主要的运算过程。一般来说，用二进制编码进行交叉，其中又包括单点交叉、多点交叉以及均匀交叉等。其中单点交叉是最简单的交叉操作方式，在对种群个体进行随机配对后，通过随机交叉，让配对个体能够交换部分信息[11]；

（6）变异。变异对应着遗传学中的基因突变，也就是将交叉后的个体中的部分基因进行替换，是求出算法最优解的关键一步。变异概率一般取值较小，在0.001~0.1不等。在遗传算法中，变异一般与交叉配合使用，通过不断地迭代运算使目标值达到最优化水平。

4.2.3参数确定

（1）变异概率 ，本实验取值为0.01。

（2）交叉概率 ，本实验取值为0.8。

（3）迭代次数 ，本实验取值为10。

　4.3本章小结

本章针对最小排队时间模型和遗传算法的概念进行了详细介绍，并且通过一系列的假设和约束初步构建出了最小排队模型，以及通过文字和图像对于遗传算法的计算流程进行了梳理概括，最后确定了遗传算法的相关参数，为接下来的实例分析提供理论依据。由此可见，本章虽然篇幅不算太大，但其重要性不言而喻。

5.海口市新能源汽车充电设施选址规划实例

5.1海口市新能源汽车发展概况

　　5.1.1行政区划与人口概况

海口市是海南省的省会城市，总面积3145.93平方公里，其中，陆地面积2284.49平方公里，海域面积861.44平方公里。海口市共有四个县级区，分别是龙华区、秀英区、琼山区和美兰区。其中，龙华区占地面积300.6平方公里，常住人口为66.98万人；秀英区占地面积511.5平方公里，常住人口为38.78万人；琼山区占地面积953.9平方公里，常住人口为51.17万人；美兰区占地面积为581平方公里，常住人口为70.28万人。

　　5.1.2经济和交通发展概况

海口市2021年的经济总量为2057.06亿元，增速高达14.82%，占全省经济总量的31.8%。其中龙华区为710亿元，秀英区为537.1亿元，琼山区为304.12亿元，美兰区为505.64亿元[12]。如今海南省自由贸易区正在建设当中，海口市作为海南省省会城市其经济发展潜力巨大。

海口市一直以来是海上交通的咽喉，但现在陆上交通也在不断发展。单从公路方面来讲，就有海榆东线（国道 223线）、中线（国道224线）、西线（国道225线）三条国道以海口为起点，向南沿全岛东、中、西三个方向辐射，联结全省各市、县，同时高速公路方面既有环岛高速公路也有中线高速公路（国道9812线）。铁路方面更是有西线和东线从海口出发前往海南各地。由此可见，海口市是海南省的交通枢纽和中心环节，其本身就具有比较完整的交通网络系统。

　5.1.3新能源汽车发展现状

根据海口市公安局交通警察支队提供的相关数据显示，截至2021年12月底，海南省新能源汽车保有量达120956辆。同时海南省已建成1433座充电站、11396个充电桩和28座换电站。在新能源汽车保有量方面，全省的120956辆新能源汽车中出租客运达4033辆、非运营76708辆、公交客运3885辆、其他运营5279辆、租赁/网约31051辆。

此外，从海口市科工信局获悉得知，截止至2021年9月，全市累计推广新能源汽车17522辆，完成年度推广任务进度的118.45%，提前超额完成省下达年度任务。海口市新能源汽车保有量55510辆，占全市汽车保有量的5.95%，高于全国平均水平。

除新能源汽车保有量不断发展和增加以外，其充电设施的数量和技术水平也得到不断提升。海口市作为海南省的省会，也是自由贸易港的重点建设领域，其道路交通网络完善，旅游资源充足，未来将会吸引大量人流涌入，新能源汽车的使用空间也会越来越大。因此海口市的新能源汽车充电设施选址布局情况值得去研究规划。

　5.2最小排队时间模型

根据海口市4个县级区的发展情况，我们可直接将海口市划分为4个交通小区，每个交通小区就是一个县级区，如下图所示。分别将龙华区、秀英区、美兰区、琼山区（也就是四个交通小区）标记为h1、h2、h3、h4，以此来构建模型。

图5.1 海口市四个交通小区分布图

　5.2.1绕行时间

各用户从出发点至充电站的最短时间即为绕行时间，通过各交通小区之间的绕行距离除以新能源汽车的平均行驶速度（设为30km/h），从而得到每辆新能源汽车的绕行时间。各小区之间的绕行距离如下。

表5.1 各交通小区之间的绕行距离（单位：km）

　5.2.2排队时间

排队时间是到达充电桩后等待充电以及充电过程的时间，可用W(e,u)表示，其中u为充电桩每小时工作率，e为用户到达率，排队时间与绕行时间之和即为总耗时。

5.2.3最小排队模型

通过总绕行时间计算得出W(e, u)为最小排队时间，其中设定u为0.3，新能源汽车高峰小时充电需求量模型如下：= 0.12(0.3I1C + 0.9I2C)

I1和I2分别为短、中长途距离驾驶车辆占总出行车辆的比例，C表示短途和中长途距离的新能源汽车车辆数，为新能源汽车高峰小时充电需求量。根据以上公式计算出海口市4个交通小区各自的新能源汽车高峰小时充电需求量，如下表所见。

表5.2 各交通小区新能源汽车高峰小时充电需求量（单位：辆/h）

　5.2.4构建网络图

通过海口市交通地形相关调查，构建出如下网络图。其中由节点h1、h2、h3、h4两两连接而成的线段所围成的区域为市中心，市中心区域内有一个节点设为h5，市中心区域外有一个节点设为h6。其中在6个节点处设置大型充电站，每个充电站设置10~50个充电桩，在黑线路段处设置大量小型充电站，每个充电站设置1~5个充电桩，每个交通小区设置一定数量的充电站和充电桩，充电桩的具体数量见下文。原则上市中心区域内应该多建充电桩，市中心区域外根据实际情况进行充电桩设置，大致按图中节点和路线规划进行充电设施的建设。

　5.3遗传算法

通过前面构建的最小排队模型以及参数设置，实例将运用遗传算法通过不断迭代使目标值达到最优。在遗传算法运算中，取种群数量为10、种群个体长度为8、最大迭代数为20、交叉概率为0.8、变异概率为0.01，然后运用 MATLAB软件对遗传算法操作进行编程。通过实际情况，分别取充电桩数量为2400、2700、3000个时进行遗传算法求解，最后通过运行得出目标函数的最小值，也就是最小排队时间。

　5.4结果分析

　　5.4.1大型充电站设置充电桩数量分析

如今在已确定充电站的选址基础上，需要通过遗传算法计算出最小排队时间，来确定一座充电站建造多少个充电桩，且所达到的经济效益尽可能大，其中设定充电桩的每小时工作率为0.3。如下图所示，当迭代到第七次时，目标函数值达到最优，所用时间最少。通过仿真模拟可以看出，当一座充电站建造49个充电桩时，且充电桩的每小时工作率为0.3时，其每个充电桩的平均最小排队时间为5h。

当然这是假定只在网络6个节点上设置大型充电站的情形下得出的结果，事实上在主要交通路线上还要设置小型充电站，来更好地满足新能源汽车用户的充电需求，而用户的最小排队时间也会进一步缩小。那么再次通过遗传算法，主要结果见下文。

　　图5.2 节点充电站遗传算法迭代图

5.4.2交通小区充电桩数量分析

当海口市设置充电桩数量为2400个时，此时通过遗传算法进行迭代运算后，能够得出最小排队时间以及最小总耗时。通过算法求解后的结果可知，4个交通小区分配数量分别为768、643、533、456，最小排队时间为1.26h，最小总耗时为3001.61h。

当海口市充电桩设置数量为2700个时，此时通过遗传算法进行迭代运算后，能够得出最小排队时间以及最小总耗时。通过算法求解后的结果可知，4个交通小区分配数量分别为864、723、599、513，最小排队时间为1.17h，最小总耗时为2817.19h。

当海口市充电桩设置数量为3000个时，此时通过遗传算法进行迭代运算后，能够得出最小排队时间以及最小总耗时，并且目标值趋于稳定，充电需求在海口市内就能快速得到满足。通过算法求解后的结果可知，4个交通小区分配数量分别为960、804、666、570，最小排队时间为0.09h，最小总耗时为2769.65h。

具体充电桩选址结果如附件二所示。根据结果可知，虽然设置3000个充电桩时无论是最小排队时间以及最小总耗时都比2700个小，但差距不大，所以根据成本因素考虑，在海口市设置2700个充电桩是最为合适的，既满足用户的充电需求，也满足运营商的盈利需要。

6.结论

我国新能源汽车行业在近几年仍保持着较快的发展，但是新能源汽车充电设施在建设方面还存在着较大难度，因此本文在多个影响因素的驱动下，通过模型构建和算法求解方式，初步得出较为科学的新能源汽车充电设施选址规划方案，具体结论和不足说明如下。

首先分析了新能源汽车充电设施选址布局的影响因素，对于其选址规划研究有了许多参考的地方。其次是构建了最小排队时间模型，并且通过遗传算法对构建的最小排队时间这一数学模型进行求解，科学地进行了选址布局放案的探索。最后以海口市作为实例，构建了基本的基于点和线路的网络图，然后求出每一个交通小区的充电桩建设数量，从而减少用户进行新能源汽车充电的时间，完成相关规划方案。

根据上述方法探究，我们可以得出，新能源汽车充电设施一定要建在靠近电网设施的地方，同时应该多建在商业区和居住区，在商业区应多建快速充电桩，而在居住区可多建常规充电桩。最后根据模型构建和算法运用得出的结论，可知当海口市建造2700个充电桩时能够发挥出最大的资源利用效果，同时分布状况尽可能多地分布在市中心。

致 谢

首先感谢老师在本课题的研究过程中对我的悉心指导，没有他的耐心询问点拨并精确地提出修改意见，尤其是对于网络系统模型的构建方面的细心教导，本人对于该课题的研究或许只能流于表面，论文也得不到更好的完善，同时也无法更好的学习到相关知识，所以真的特别感恩老师无论是汽车理论课程还是毕业论文对我的帮助。同时也感谢我的同学对我的帮助，在平时日常生活中他们就经常鼓励我，而当我对于毕业论文撰写有些厌倦感的时候，他们也会及时帮我调整好心态，并且还给了我不少启发，总之感谢他们出现在我的生活里面，给予我不少温暖。

然后感谢我的家庭，我的父母和姐姐，他们都选择支持我，哪怕是可能这几年的家庭支出会增大，但他们没有因此给我太大压力，所以感谢我的家人们。最后感谢学校几年来对我的培育和教导，让本人学到了不少新的专业文化知识，而这些理论知识也为本人以后的事业工作打下坚实的基础。

参考文献

[1]孟腾.新能源汽车充电设施选址规划研究[D].山东交通学院,2020.

[2]电车汇.截止2021年4月全国充电基础设施累计数量为182.7.https://3g.163.co m/dy/article/G9TENJ4V0527CA8J.html?spss=adap_pc,2021-05-13.

[3]汪晓茜,孙智,黄越.当前X电动汽车充电设施的规划方法和实践[J].现代城市研究,2017,(01):82-89.

[4]廖华清.国内外新能源汽车充电设施建设现状及对策探讨[J].商,2016,(01):245+241.

[5]张曦.新能源汽车充电站选址随机优化模型[D].重庆大学,2019.

[6]陈振,王伟贤,李卓群.基于多因子约束P中值模型的充电桩布局优化研究[J]. 北京交通大学学报, 2021, 第45卷 (3):93-99.

[7]沙迪.城市电动汽车充电设施分层次选址规划及定容方法研究[D].东南大学,2017.

[8]董文佳.不同应用场景下电动汽车充电设施选址规划研究[D].华北电力大学(北京),2020.

[9]赵军.城市电动汽车充电设施规划研究与应用[D].福建农林大学,2017.

[10]何舒.新能源汽车公共充电桩的布局优化研究[D].华南理工大学,2019.

[11]殷铭,张兴华,戴先中.基于MATLAB的遗传算法实现[J].电子技术应用,2000,(01):9-11.

[12]网易新闻.海口市2021年各区GDP.https://3g.163.com/dy/article/H4J9QTQL05421M ZU.html?spss=adap_pc,2022-04-10.