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近年來(lái)，圍繞新能源汽車的話題不斷：新能源車的免購(gòu)置稅、新能源車將有專門車險(xiǎn)，持續(xù)上漲的銷售量、新能源車車牌搖號(hào)……我國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段，其中純電動(dòng)汽車的發(fā)展更為迅猛。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年中國(guó)純電動(dòng)汽車銷量為98.4萬(wàn)輛，比上年同期增長(zhǎng)50.8％，已經(jīng)連續(xù)四年保持純電動(dòng)汽車銷量世界第一。截至2019年上半年，我國(guó)純電動(dòng)汽車保有量達(dá)到281萬(wàn)輛，占新能源汽車總量的81.74％。

目前，主流電動(dòng)汽車的續(xù)航里程已經(jīng)達(dá)到450km水平，而且在2019年將會(huì)有續(xù)航超過(guò)500km，甚至600km的車型上市。根據(jù)中國(guó)充電聯(lián)盟發(fā)布的數(shù)據(jù)，截至2019年6月，我國(guó)充電樁保有量已超過(guò)100萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)69.3％。其中，國(guó)內(nèi)各企業(yè)建設(shè)的公共充電樁超過(guò)41萬(wàn)臺(tái)，私人充電樁保有量超過(guò)59萬(wàn)臺(tái)，車樁比達(dá)到3.5：1。

一輛電動(dòng)汽車，需要每天回到家或到單位給車插上電，或者每300km要去找充電樁并等待30min以上的充電時(shí)間；如果要跑長(zhǎng)途，還得計(jì)劃好路線、計(jì)算好路程并了解沿途充電樁的情況。因此，電動(dòng)汽車用戶的主要關(guān)注點(diǎn)不外乎是續(xù)航里程、電量衰減、充電樁分布、充電速度等。

電動(dòng)汽車充電設(shè)施布局是否合理，將直接影響用戶的充電滿意度，進(jìn)而影響未來(lái)電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。針對(duì)電動(dòng)汽車充電需求時(shí)空分布的復(fù)雜性，目前已經(jīng)有很多專家學(xué)者做了相關(guān)理論的研究，如利用馬爾科夫鏈模擬電動(dòng)汽車運(yùn)行規(guī)律，得到充電需求的時(shí)空分布特征；利用交通出行矩陣和云模型預(yù)測(cè)充電負(fù)荷時(shí)空分布；基于出行鏈的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法等，但這些都沒(méi)有考慮電動(dòng)汽車的多樣性，也忽略了交通路況對(duì)充電需求的影響。

精確的電動(dòng)汽車充電需求預(yù)測(cè)是充電樁/站規(guī)劃的前提，但目前在對(duì)充電樁/站規(guī)劃時(shí)，鮮有專家學(xué)者考慮充電需求在路網(wǎng)上的時(shí)空分布問(wèn)題。基于此，鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院的姜欣、馮永濤等，國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司電力科學(xué)研究院的熊虎，提出了一種基于城市路網(wǎng)特征和電動(dòng)汽車出行概率矩陣的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃模型。

首先，基于城市道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和改進(jìn)速度-流量關(guān)系模型模擬電動(dòng)汽車行駛特征。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建電動(dòng)汽車出行概率矩陣，采用蒙特卡洛方法預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車快充需求的時(shí)空分布。然后，從便于用戶友好充電的角度出發(fā)，以充電站建設(shè)運(yùn)行成本和用戶充電途中行駛成本最小為目標(biāo)，基于出行概率矩陣建立了電動(dòng)汽車充電站選址定容模型：采用Voronoi圖劃分充電站服務(wù)范圍，通過(guò)改進(jìn)粒子群算法確定充電站最優(yōu)位置，利用排隊(duì)論優(yōu)化各充電站容量，得到統(tǒng)計(jì)意義上更為合理的結(jié)果。

最后，他們以某市中心城區(qū)電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃為例進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明：這一模型和方法是可行和有效的。有關(guān)研究成果已發(fā)表于2019年《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》增刊1上，論文題目為“基于出行概率矩陣的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃”。

學(xué)者們認(rèn)為，根據(jù)OD出行概率矩陣，并結(jié)合Dijkstra最短路徑算法可以模擬電動(dòng)汽車出行特征，通過(guò)改進(jìn)速度-流量實(shí)用關(guān)系模型，能夠更加精確地預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車充電需求時(shí)空分布特征；該充電站最優(yōu)規(guī)劃模型，無(wú)需給出規(guī)劃區(qū)域充電站數(shù)量、待選站址。該模型可以根據(jù)充電需求時(shí)空分布，自動(dòng)生成充電站最優(yōu)數(shù)量、位置、容量和服務(wù)范圍，所得結(jié)果可以作為實(shí)際充電設(shè)施規(guī)劃的參考依據(jù)。

他們表示，下一階段需要進(jìn)一步研究的是：考慮紅綠燈位置、數(shù)量和電動(dòng)汽車用戶個(gè)人實(shí)際行駛習(xí)慣等影響因素，優(yōu)化充電需求預(yù)測(cè)模型；充電站規(guī)劃時(shí)考慮站間聯(lián)系，這樣用戶可以自發(fā)選擇到空閑的充電站進(jìn)行充電等。