成都市电动汽车充电设施空间规划

车通

摘要：結合成都市具体实际，规划区域包括成都天府新区，新都区，郫都区，温江区，双流区、龙泉驿区，通过运筹学中的最短路模型对该区域进行充电设施选址。

关键词：电动汽车;充电设施选址;最短路算法

Abstract： Combining the concrete reality of Chengdu， the planning area includes Chengdu Tianfu New District， Xindu District， Qidu District， Wenjiang District， Shuangliu District， and Longquanyi District， and the location of the charging facilities is selected through the shortest path model in operations research.

Key words： electric vehicles; Charging facility site selection; Shortest Path Algorithm

1.引言

近年来汽车作为主要交通工具的一种已经进入千千万万的家庭，但传统汽车有能源消耗和环境污染问题。与此同时，节能环保的电动汽车所特有的优势具有无可替代的发展潜力，但是电动汽车依然有着它的弱势，就是电力续航里程。为解决电动汽车发展短板，促进电动汽车市场成型，充电设施的规划问题就成了当前的热点问题。

目前有关充电设施的研究，文献[1]研究了城市中心区的社会公共充电设施布局规划方案，通过对交通、经济、环境、流量等因素进行评价，完成对充电设施选址的定位。该方法也称为多层次、多因素规划方法。文献[2]以电动汽车保有量为基础，并在综合考虑交通网络中各线路交通流量之后对各区域充电设施最低需求量进行设定。在设定充电设施需求量下限之后，采用遗传算法模型完成对充电设施的选址规划。文献[3]与文献[1]所研究的多层次、多因素规划相似，不过又在此基础上考虑了市民的充电特性以及充电设施的接入电力网络的容量问题，建立了多目标规划模型对充电设施进行多因素分析。

在上述背景下，本文考虑到成都市具体实际，提出了一种最短路模型选址法。

2.最短路模型假设

规划地区括成都天府新区，新都区，郫都区，温江区，双流区、龙泉驿区六个区域，六个区之间的现有交通道路如图所示，边旁的数字为各区域之间的最短距离，要在某一区域修建一个大型专用充（换）电站和一个大型公共充（换）电站。

（1）需要解决的问题如下：

①.大型专用充（换）电站应建在何处，使各区域都离之较近;

②.各区域的电动汽车保有量（以万辆为单位）分别为9.88，20.93，16.58，12.22，43.36，16.52，则大型公共充（换）电站应建在何处，可以使该区域电动汽车行驶的总路程最短。

（2）鉴于采用最短路算法进行充电设施选址的最终目的，对最短路算法的交通网络模型进行了简化，简化条件如下：

①.各区域只考虑距离和需要规划的站点数两个因素，不考虑各区域面积;

②.各区域互通路线不考虑穿过六个区域之外的其他线路（路线不穿过成都中心城区），在图表上统一以直线表示曲线距离。

3.最短路模型求解

（1）参数定义

网络G=（V，A，W）中，令矩阵，表示G从到最短路的长度。

（2）模型求解

①.第一个问题是一个中心选址问题，要求网络中心距最远的被服务点的距离尽可能小。即求网络的中心。

依题意，用Floyd算法求各区域之间的最短路。即：

解得各区域之间的最短路及，如表1所示。

故大型专用充（换）电站最好设在温江区。

②.第二个问题是重心问题。即求该网络的重心。

显然，先用Floyd算法求，为各区域的汽车保有量，于是求得及如表2所示。

可见，使各区域电动汽车行驶总路程最短，大型公共充（换）电站设在双流区比较合适。

4.结论

本文所选的成都市的这六个区域，距离中心城区较远，它们呈环形围绕在中心城区四周，此外在更外围还有成都市的一些卫星城分布，这六个区域处于成都市整体的中间带部位，起到了承接内外交通的作用，因此该处的充电设施规划问题亟需解决。与成都市环形分布的城市结构相似的北京市、西安市等大型城市依旧面临着相同的问题，这些城市的大型充电设施的建设可以参考本文的最短路模型选址法，但是具体的情况还需具体分析。

参考文献

[1]王琰.城市电动汽车充电设施规划方法研究[D].导师：张恒旭;李长江.山东大学，2017.

[2]李菱，李燕青，姚玉海，葛曼.基于遗传算法的电动汽车充电站的布局规划[J].华东电力，2011，（06）：1004-1006.

[3]Wang H， Huang Q， Zhang C， et al. A novel approach for the layout of electric vehicle charging station[C]. International Conference on Apperceiving Computing and Intelligence Analysis. IEEE， 2010：64-70.