電動(dòng)汽車充電站選址方法綜述

摘要：隨著新能源汽車的普及，充電站合理選址對(duì)于促進(jìn)新能源汽車產(chǎn)業(yè)具有重要意義。文中綜述了新能源電動(dòng)汽車充電站選址問(wèn)題的研究方法，旨在為充電站的規(guī)劃與建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。本文綜述了電動(dòng)汽車充電站的選址方法，包括基于改進(jìn)P-中位、啟發(fā)式搜索算法和解決優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法等方法，分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并展望了未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，旨在為充電站的規(guī)劃建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。此綜述為充電樁選址問(wèn)題提供了一個(gè)全面的視角，有助于相關(guān)決策者和研究者深入理解充電樁選址的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性，推動(dòng)新能源汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的科學(xué)規(guī)劃與優(yōu)化布局。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車；充電站；選址；綜述；優(yōu)化算法

中圖分類號(hào)：TP181" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）16-0112-04

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

在全球化能源危機(jī)和環(huán)境污染的雙重挑戰(zhàn)下，新能源汽車正逐漸成為汽車工業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。隨著電動(dòng)汽車（EV） 保有量的快速增長(zhǎng)，充電基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)成為推動(dòng)新能源汽車發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。充電樁作為電動(dòng)汽車能量補(bǔ)給的主要方式，其選址合理性直接關(guān)系到電動(dòng)汽車的使用便利性、充電網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)效益以及城市交通的可持續(xù)發(fā)展。因此，對(duì)新能源電動(dòng)汽車充電樁的選址問(wèn)題進(jìn)行深入研究，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

電動(dòng)汽車充電站的選址問(wèn)題是一個(gè)典型的設(shè)施選址問(wèn)題，它涉及城市交通網(wǎng)絡(luò)、電力供應(yīng)、環(huán)境影響以及經(jīng)濟(jì)效益等多個(gè)方面的考量。一個(gè)高效的充電站網(wǎng)絡(luò)不僅能夠滿足電動(dòng)汽車用戶的充電需求，減少“里程焦慮”，還能夠優(yōu)化電力資源分配，降低運(yùn)營(yíng)成本，并促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展。研究者們提出了多種模型和算法，旨在解決充電站選址的優(yōu)化問(wèn)題。本文選取了基于改進(jìn)P-中位、啟發(fā)式搜索算法和解決優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法，這些方法為充電樁的科學(xué)規(guī)劃和有效布局提供參考，不僅有助于揭示充電樁選址問(wèn)題的研究進(jìn)展，也為政策制定者、城市規(guī)劃者以及新能源汽車行業(yè)的從業(yè)者提供了決策支持，促進(jìn)充電基礎(chǔ)設(shè)施的合理規(guī)劃和新能源汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

1 充電站選址問(wèn)題概述

充電站選址是多學(xué)科融合的最優(yōu)化問(wèn)題，關(guān)乎長(zhǎng)期規(guī)劃與多方面效益。科學(xué)選址可以提升服務(wù)質(zhì)量、運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)資源共享與協(xié)同發(fā)展，提高土地利用效率和城市綜合服務(wù)能力。隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，需要不斷優(yōu)化選址策略，以應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)、滿足市場(chǎng)和可持續(xù)發(fā)展需求。良好選址能夠吸引客戶、提高利用率、減少土地占用、保護(hù)生態(tài)環(huán)境，反之則會(huì)造成資源浪費(fèi)和使用不便。本文所研究的充電站選址問(wèn)題涉及政府、運(yùn)營(yíng)商、電網(wǎng)、容量、類型、環(huán)境、人口、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)化目標(biāo)、約束條件、決策變量和影響因素，如圖1所示[1]。

2 充電需求估計(jì)

2.1 我國(guó)充電站的發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)建設(shè)規(guī)模

充電需求估計(jì)是充電樁選址的前提。在中國(guó)，電動(dòng)汽車充電樁保有量預(yù)計(jì)在2024至2029年間持續(xù)上升，2029年將突破3 200萬(wàn)臺(tái)，2024—2029年的復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)到24.9%。根據(jù)國(guó)家能源局提出的車樁比例“1∶1”的發(fā)展計(jì)劃，新能源汽車充電產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)廣闊的應(yīng)用市場(chǎng)和發(fā)展前景[2]。

2.2 新能源電動(dòng)汽車和傳統(tǒng)燃油車充能過(guò)程的差異

電動(dòng)汽車的充電和傳統(tǒng)燃油車的充能差異主要體現(xiàn)在以下方面：

1） 相比于傳統(tǒng)燃油汽車只能在固定的加油站加油充能，新能源電動(dòng)汽車可以在商場(chǎng)的地下車庫(kù)、私人充電站、公用充電站以及工作單位等地區(qū)進(jìn)行充電，充電位置兼具靈活性與多樣性。

2） 燃油汽車的加油時(shí)長(zhǎng)一般較為固定，而新能源電動(dòng)汽車的充電模式存在多種充電方式和充電功率可供選擇，用戶可以根據(jù)自身需要選擇合適的充電模式。

3） 燃油汽車和新能源電動(dòng)汽車的充能成本有顯著差異。燃油汽車的油價(jià)波動(dòng)周期較長(zhǎng)，且油價(jià)較為穩(wěn)定，而新能源電動(dòng)汽車在峰電和谷電時(shí)段充電時(shí)會(huì)出現(xiàn)一定的波動(dòng)，但電能價(jià)格明顯低于石油價(jià)格，充能較為經(jīng)濟(jì)。

綜上所述，電動(dòng)汽車充電需求評(píng)估是一個(gè)多方面、復(fù)雜的過(guò)程，需要考慮電動(dòng)汽車的普及情況、充電設(shè)施的技術(shù)與布局、政策法規(guī)的影響以及未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)。與傳統(tǒng)燃油汽車的補(bǔ)能過(guò)程相比，電動(dòng)汽車的充電位置更為靈活，充能時(shí)長(zhǎng)更為豐富，充能價(jià)格更為經(jīng)濟(jì)，因此，電動(dòng)汽車的充電需求缺口較大。

3 選址方法

充電站規(guī)劃的主要流程是面向充電站規(guī)劃及使用階段各參與主體的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件組合，以使相關(guān)成本最小化，運(yùn)營(yíng)商收益和服務(wù)車輛充電需求最大化。現(xiàn)介紹三種應(yīng)用較為廣泛的選址方法：基于改進(jìn)P-中位的EV、基于啟發(fā)式搜索算法、基于解決優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法。基于改進(jìn)P-中位的EV充電站選址適合考慮用戶充電體驗(yàn)和充電負(fù)荷彈性需求，對(duì)環(huán)境、電力、規(guī)劃和土地綜合考量，具有適用于多種復(fù)雜場(chǎng)景，能夠綜合考慮多種因素的優(yōu)點(diǎn)。基于啟發(fā)式搜索算法的充電站選址法適用于不同等級(jí)電動(dòng)汽車充電站的選址方案及電動(dòng)汽車充電站的最優(yōu)選址等場(chǎng)景，能夠根據(jù)不同的需求和約束條件提供有效的解決方案。基于解決優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法的充電站選址法適用于電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃問(wèn)題、雙目標(biāo)充電站優(yōu)化選址等問(wèn)題，具有提高搜索效率、收斂速度以及降低規(guī)劃成本等優(yōu)點(diǎn)。

3.1 基于改進(jìn)P-中位的EV（electric vehicle，EV） 充電站選址

基于改進(jìn)P-中位的電動(dòng)汽車充電站選址[3]是一種優(yōu)化方法，旨在解決電動(dòng)汽車充電站的選址和容量確定問(wèn)題。該方法以用戶路損成本、充電站固定投資成本和運(yùn)行維護(hù)成本最小化為目標(biāo)。特別地，該模型還考慮了用戶充電體驗(yàn)，這是傳統(tǒng)P-中位模型不足之處。該模型旨在降低用戶的出行成本，同時(shí)減少充電站的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)成本。通過(guò)考慮多種因素和約束條件，提供了一種科學(xué)合理的充電站規(guī)劃方案。基于改進(jìn)P-中位的電動(dòng)汽車充電站建造的峰值時(shí)段總社會(huì)成本Z的公式如式（1） 所示：

[minZ=i∈Ij∈Jyminz]

[=i∈Ij∈Jyijccarij+j∈Jxjcsj+j∈Jxjcomj]" （1）

式中： Z為電動(dòng)汽車充電站的峰值建造社會(huì)總成本；I為需求節(jié)點(diǎn)集合；J為所有的充電站節(jié)點(diǎn)集合；[xj]為候選節(jié)點(diǎn)j是否選為充電站節(jié)點(diǎn)，為 0-1變量；[yij]為需求區(qū)域i是否分配給充電站j，為0-1變量；[ccarij]為路途損耗成本；[csj]為固定成本；[comj]為的第j個(gè)充電站的年維持成本。

基于改進(jìn)P-中位方法適用于考慮用戶排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)的影響。在交通流量較大、充電需求集中的區(qū)域，如城市中心區(qū)、商業(yè)繁華地段等，用戶對(duì)充電等待時(shí)間較為敏感。通過(guò)改進(jìn)P-中位模型，結(jié)合排隊(duì)論改善模型，可以優(yōu)化充電站的選址，使用戶在選擇充電站時(shí)，既能考慮到路途成本，又能有效減少排隊(duì)等待時(shí)間，降低因排隊(duì)造成的經(jīng)濟(jì)損失，提高用戶的充電體驗(yàn)和滿意度。同時(shí)，城市區(qū)域的充電站規(guī)劃也適用此方法，例如北京市海淀區(qū)的EV充電站規(guī)劃，綜合考慮區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車的保有量、交通流量、居民收入水平等多種因素，以合理規(guī)劃充電站的數(shù)量、位置和容量，滿足區(qū)域內(nèi)日益增長(zhǎng)的電動(dòng)汽車充電需求，同時(shí)兼顧運(yùn)營(yíng)商的經(jīng)濟(jì)利益和用戶的使用便利性。

基于改進(jìn)P-中位的EV充電站選址具有綜合成本最小化、提升用戶滿意度、考慮充電負(fù)荷彈性需求和多目標(biāo)優(yōu)化等優(yōu)點(diǎn)。但動(dòng)態(tài)決策考慮不足，難以保證先行建設(shè)的充電站在建成時(shí)期以及在城市發(fā)展遠(yuǎn)期仍然符合最優(yōu)布局，并且未充分考慮不確定性決策問(wèn)題，如電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程短、充電時(shí)間長(zhǎng)等特性引起的不確定性決策問(wèn)題。

3.2 基于啟發(fā)式搜索算法的充電站選址

啟發(fā)式搜索算法是一種模擬自然現(xiàn)象或人類行為的優(yōu)化算法，它通過(guò)迭代過(guò)程來(lái)尋找問(wèn)題的近似最優(yōu)解。具有代表性的是基于遺傳算法的電動(dòng)汽車充電站選址法，該方法模擬了自然選擇和遺傳學(xué)原理，通過(guò)選擇、交叉和變異等操作來(lái)迭代地優(yōu)化問(wèn)題的解。在電動(dòng)汽車充電站選址問(wèn)題中，遺傳算法主要用于在給定的候選位置中選擇最優(yōu)的位置來(lái)建設(shè)充電站，同時(shí)考慮建設(shè)成本和用戶充電總成本的最小化。其流程圖如圖2所示。現(xiàn)介紹兩種較為典型的基于啟發(fā)式搜索算法的充電站選址法，分別為基于遺傳算法的電動(dòng)汽車充電站選址法和基于改進(jìn)粒子群算法的充電站選址法。

1） 基于遺傳算法的電動(dòng)汽車充電站選址法。

基于遺傳算法的電動(dòng)汽車充電站選址[4]基于目標(biāo)規(guī)劃，構(gòu)建了一個(gè)多等級(jí)電動(dòng)汽車充電站的選址模型。該模型旨在最小化電站建設(shè)初始成本和用戶充電總成本，同時(shí)考慮備選地址的分布情況。模型中包含兩個(gè)主要決策變量：電站等級(jí)和用戶分配。這兩個(gè)變量通過(guò)遺傳編碼和初始解構(gòu)建相結(jié)合的方式進(jìn)行處理。充電站建設(shè)成本的目標(biāo)如下：

[minF1=i∈Ici?xi]" " " " （2）

式中：[xi]為0-1變量，當(dāng)選擇在第 i 個(gè)候選址建立電動(dòng)汽車充電站時(shí)，[xi]=1，否則[xi]=0。

[ci=c1i+c2i+c3i] （3）

[ci]選擇在第i個(gè)候選址建設(shè)年總成本，[c1i]為第i個(gè)候選址的土地使用成本，[c2i]為第i個(gè)候選址設(shè)備成本，[c3i]為第i個(gè)候選址的年維持成本。

該方法利用遺傳算法求解模型，通過(guò)設(shè)計(jì)遺傳編碼、初始解構(gòu)建和遺傳變異策略，可以確定充電站的建址位置、建設(shè)等級(jí)以及各個(gè)需求點(diǎn)的分配。該方法旨在最小化充電站建設(shè)和運(yùn)營(yíng)的綜合成本，同時(shí)滿足電動(dòng)汽車用戶的最大充電需求和充電便利性。不足的是，遺傳算法的編碼可能不規(guī)則且不準(zhǔn)確，單一的遺傳算法編碼不能完全表達(dá)優(yōu)化問(wèn)題的約束。由于需要進(jìn)行多次迭代和評(píng)估，遺傳算法可能會(huì)涉及較高的計(jì)算成本和時(shí)間。同時(shí)，盡管遺傳算法能夠進(jìn)行全局搜索，但仍有可能陷入局部最優(yōu)解，需與其他算法結(jié)合使用以改善。

2） 基于改進(jìn)粒子群算法的充電站選址法。

粒子群算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法。在算法中，每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的潛在解都被看作搜索空間中的一個(gè)“粒子”。改進(jìn)的粒子群算法[4]可以通過(guò)設(shè)置約束處理機(jī)制來(lái)處理多種約束條件的情況，并改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法可能存在的早熟收斂問(wèn)題。改進(jìn)粒子群算法以需求點(diǎn)到充電站的距離和最小值作為目標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)為：

[Min=abhadabYab]" （4）

式中：[ha]為a點(diǎn)的需求量，[dab]為需求點(diǎn)a與充電站點(diǎn)b之間的距離。如果b能夠滿足a的充電需求，則[Yab]= 1，反之等于0。

改進(jìn)粒子群算法[5]能夠在復(fù)雜的搜索空間中尋找較優(yōu)的充電站選址方案。它通過(guò)不斷迭代，優(yōu)化能力強(qiáng)，以高靈活性方便地通過(guò)調(diào)整適應(yīng)度函數(shù)來(lái)適應(yīng)不同的選址要求，并且能夠很容易地結(jié)合其他算法進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)一步優(yōu)化性能，適用于城市區(qū)域充電站規(guī)劃、高速公路服務(wù)區(qū)充電站選址、工業(yè)園區(qū)充電站規(guī)劃等場(chǎng)景。但該算法的性能對(duì)參數(shù)（如慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子等） 比較敏感。不同的參數(shù)設(shè)置可能會(huì)導(dǎo)致完全不同的搜索結(jié)果。同時(shí)，對(duì)建模問(wèn)題要求較高，需要準(zhǔn)確地構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)和約束條件，以反映充電站選址的實(shí)際問(wèn)題。

3.3 基于解決優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法的充電站選址

解決優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法是一種模擬自然現(xiàn)象或人類智能行為的算法，用于在合理的時(shí)間內(nèi)找到復(fù)雜問(wèn)題的近似最優(yōu)解。由于它們能夠在可接受的時(shí)間內(nèi)找到足夠好的解，尤其是在解決實(shí)際復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，這種能力尤為重要。然而，用戶需要對(duì)算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和參數(shù)優(yōu)化，以確保獲得最佳性能。具有代表性的兩種優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法為基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的充電樁選址方法和基于改進(jìn)飛蛾撲火算法的電動(dòng)汽車充電站選址法。

1） 基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的充電樁選址方法。

改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法[6]的原理主要基于模擬自然界中螢火蟲(chóng)的發(fā)光和相互吸引行為。根據(jù)光的傳播特性，亮度會(huì)隨著距離的增加而減少，這通常通過(guò)一個(gè)衰減系數(shù)來(lái)模擬，它決定了亮度如何隨距離減少，如圖3所示。

改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法[7]利用混沌運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性、遍歷性和初值敏感性來(lái)提高隨機(jī)優(yōu)化算法的效率。該算法引入了慣性權(quán)重，以控制前代個(gè)體對(duì)后代個(gè)體的影響，同時(shí)引入了動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)與對(duì)稱邊界變異操作，以解決越界問(wèn)題并進(jìn)一步提高種群多樣性。算法的流程通常包括初始化、亮度評(píng)估、移動(dòng)螢火蟲(chóng)、光吸收、更新和迭代，直到滿足停止準(zhǔn)則，如達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或解的質(zhì)量。

定容模型的最小化費(fèi)用如下：

[minC=i=Imi（C1i+C2i+C3i+C4i+C5i）]" "（5）

式中：[minC]為費(fèi)用最小化為目標(biāo)的最佳選址規(guī)劃函數(shù)；[C1i、C2i、C3i、C4i和C5i]分別為第i個(gè)充電樁的每年投資費(fèi)用、維護(hù)檢修費(fèi)用、電能損耗費(fèi)用、輔道建設(shè)費(fèi)用和平均電能消耗成本。mi為1個(gè)充電站內(nèi)的充電樁數(shù)量。

基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的充電樁選址[6]模型求解時(shí)，引入狀態(tài)變量的余數(shù)違反總值，該值衡量了算法中解對(duì)約束條件的違反程度。如果一個(gè)解的狀態(tài)變量的余數(shù)違反總值較小，說(shuō)明這個(gè)解更符合問(wèn)題的約束條件，即更可行，幫助算法在滿足優(yōu)化目標(biāo)的同時(shí)，確保解的可行性和約束條件的滿足。其具體公式如下：

[Svio（ui）=j∈Cmax（gj（x，ui），0），c∈G]" "（6）

式中：[gj（x，ui）]為與第j個(gè)狀態(tài)變量相關(guān)的不等式約束條件；c為與狀態(tài)變量相關(guān)的不等式數(shù)量;G為控制變量和狀態(tài)變量不等式的總數(shù)；j為第j個(gè)狀態(tài)變量。根據(jù)基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的狀態(tài)變量的余數(shù)違反總值，可以改變螢火蟲(chóng)的移動(dòng)步長(zhǎng)因子來(lái)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，從而得到最優(yōu)解。

算法流程主要分為以下幾個(gè)步驟：

步驟一：初始化螢火蟲(chóng)位置和參數(shù)，如吸引度系數(shù)、光吸收系數(shù)、步長(zhǎng)因子等。

步驟二：計(jì)算每個(gè)螢火蟲(chóng)的適應(yīng)度，適應(yīng)度函數(shù)通常包括建設(shè)成本、運(yùn)行成本和用戶需求成本等。

步驟三：計(jì)算螢火蟲(chóng)之間的吸引力，更新螢火蟲(chóng)的位置。

步驟四：應(yīng)用K-Means聚類進(jìn)行聚類分析，更新類簇中心。

步驟五：檢查終止條件是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，并輸出最優(yōu)解。

改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法能夠通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化框架同時(shí)處理這些目標(biāo)，并通過(guò)引入適應(yīng)度函數(shù)加權(quán)、非支配排序等機(jī)制，平衡不同目標(biāo)之間的沖突，得到更符合實(shí)際需求的充電樁選址方案，適合多目標(biāo)優(yōu)化。充電樁選址問(wèn)題通常涉及各種約束條件，如建設(shè)地點(diǎn)的地理限制、資源使用限制、距離限制等。改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)嵌入約束處理機(jī)制，可以有效避免生成不符合約束條件的解，從而確保選址方案的可行性，適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化能力強(qiáng)。

盡管改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法能夠提供較強(qiáng)的全局搜索能力，但在大規(guī)模問(wèn)題中，尤其是高維度和復(fù)雜約束下，收斂速度可能較慢。這是因?yàn)槲灮鹣x(chóng)算法需要多次迭代以搜索整個(gè)解空間，尤其在充電樁選址這樣的大規(guī)模問(wèn)題中，可能需要大量計(jì)算時(shí)間，收斂速度較慢。隨著問(wèn)題規(guī)模和維度的增大，計(jì)算開(kāi)銷會(huì)迅速增長(zhǎng)。對(duì)于充電樁選址問(wèn)題，尤其是在大規(guī)模城市或多個(gè)區(qū)域的選址場(chǎng)景下，計(jì)算量可能非常龐大，算法的計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)需求可能會(huì)增加，影響其在實(shí)際應(yīng)用中的效率，高維問(wèn)題的計(jì)算開(kāi)銷大。

2） 基于改進(jìn)飛蛾撲火算法的電動(dòng)汽車充電站選址。

飛蛾撲火算法（MFO） 是一種模擬飛蛾趨向光源的自然行為的啟發(fā)式算法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力。然而，標(biāo)準(zhǔn)MFO算法在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)因局部搜索能力較弱而陷入局部最優(yōu)解，尤其在電動(dòng)汽車充電站選址問(wèn)題這樣多目標(biāo)且?guī)в屑s束的優(yōu)化任務(wù)中，容易產(chǎn)生較差的解。

基于改進(jìn)飛蛾撲火算法[8]（Moth-Flame Optimization， MFO） 的電動(dòng)汽車充電站選址方法是一種優(yōu)化方法，旨在解決電動(dòng)汽車充電站選址問(wèn)題，通過(guò)模擬飛蛾在尋找光源過(guò)程中逐步逼近最優(yōu)解的過(guò)程，以獲得電動(dòng)汽車充電站的最佳選址方案。飛蛾在尋找最亮光源時(shí)，采用一種螺旋形向內(nèi)逼近的方式進(jìn)行搜索。標(biāo)準(zhǔn)的飛蛾撲火算法在位置更新時(shí)可能導(dǎo)致飛蛾（潛在充電站位置） 集中在局部最優(yōu)區(qū)域。在改進(jìn)算法中，可以引入其他搜索策略來(lái)增強(qiáng)全局搜索能力。例如，在一定概率下，飛蛾可以進(jìn)行隨機(jī)跳躍，跳出當(dāng)前的搜索區(qū)域，避免過(guò)早陷入局部最優(yōu)。該算法簡(jiǎn)單易懂，且具有較強(qiáng)的全局搜索能力。

基于改進(jìn)飛蛾撲火算法進(jìn)行充電站選址的社會(huì)總成本F公式如下所示：

[minF=C1+C2+C3+C4]" （7）

式中：F為社會(huì)總成本，[C1]為建設(shè)成本，[C2]為年運(yùn)行維護(hù)成本，[C3]為用戶前往充電站成本，[C4]為用戶等待成本。

算法流程主要分為以下幾個(gè)步驟：

步驟一：飛蛾位置初始化。

步驟二：計(jì)算每個(gè)飛蛾的適應(yīng)度。

步驟三：更新飛蛾位置（包括混沌初始化、標(biāo)準(zhǔn)更新和局部搜索） 。

步驟四：檢查約束并修正解。

步驟五：判斷是否收斂，如果滿足停止條件，輸出最優(yōu)解；如果未收斂，返回步驟2繼續(xù)迭代。

基于改進(jìn)飛蛾撲火算法的電動(dòng)汽車充電站選址方法具有較強(qiáng)的全局搜索能力。引入混沌映射后，可以進(jìn)一步增強(qiáng)算法的全局探索能力，避免陷入局部最優(yōu)解。因此，能夠在廣闊的搜索空間中找到接近全局最優(yōu)的解，確保全局優(yōu)化能力強(qiáng)。其自適應(yīng)適應(yīng)度函數(shù)和多目標(biāo)加權(quán)策略能夠平衡不同目標(biāo)之間的沖突，從而找到一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化的均衡解，增強(qiáng)了局部搜索能力，靈活性和可擴(kuò)展性使其適用于大規(guī)模問(wèn)題。這種方法特別適合于城市綜合交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃場(chǎng)景，例如交通流量大的商業(yè)區(qū)，電動(dòng)汽車的充電需求高且時(shí)間分布較為集中的區(qū)域。在這些場(chǎng)景中，改進(jìn)飛蛾撲火算法可以綜合考慮商業(yè)區(qū)的建筑布局、停車場(chǎng)位置、交通要道以及人流密集程度等因素。該算法也可應(yīng)用于高速公路及城鄉(xiāng)公路網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，例如在城鄉(xiāng)公路沿線，充電設(shè)施的布局對(duì)于促進(jìn)電動(dòng)汽車在農(nóng)村和郊區(qū)的推廣使用至關(guān)重要。算法可以考慮沿線村莊、城鎮(zhèn)的分布、旅游景點(diǎn)的位置以及當(dāng)?shù)仉妱?dòng)汽車的保有量和使用習(xí)慣等因素，以滿足旅游車輛的充電需求，同時(shí)帶動(dòng)當(dāng)?shù)仉妱?dòng)汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

但盡管混沌映射和局部搜索機(jī)制可以增強(qiáng)算法的全局搜索能力和局部搜索精度，它們也增加了計(jì)算的復(fù)雜度。在某些情況下，局部搜索可能導(dǎo)致過(guò)擬合，即過(guò)度優(yōu)化了局部區(qū)域的解，而忽略了其他潛在的全局最優(yōu)解，這增加了局部搜索策略的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。在面對(duì)大規(guī)模的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，可能出現(xiàn)收斂不完全或速度過(guò)慢的情況。

4 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

新能源電動(dòng)汽車充電站選址的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)涵蓋多個(gè)方面，反映了技術(shù)、用戶需求和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的演變，是一個(gè)多維度、跨學(xué)科的復(fù)雜議題，涉及能源、交通、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等多個(gè)領(lǐng)域。以下是一些可能的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

4.1 技術(shù)創(chuàng)新與電池性能提升

隨著材料科學(xué)的進(jìn)步，新能源電動(dòng)汽車的電池能量密度將進(jìn)一步提升，這意味著電動(dòng)汽車的續(xù)航里程將顯著增加，減少用戶對(duì)頻繁充電的依賴。快速充電技術(shù)的發(fā)展將使得電動(dòng)汽車在30分鐘內(nèi)充電至80%以上成為可能，大大減少用戶的等待時(shí)間。無(wú)線充電和動(dòng)態(tài)無(wú)線充電等技術(shù)的研究與應(yīng)用[9]，可實(shí)現(xiàn)更智能的能源管理和交通優(yōu)化，快速適應(yīng)市場(chǎng)需求。對(duì)于用戶而言，無(wú)線充電無(wú)須插拔充電線，車輛只須停在充電區(qū)域即可自動(dòng)開(kāi)始充電。這在惡劣天氣（如雨雪天氣） 下，用戶無(wú)須擔(dān)心插拔充電線會(huì)弄濕身體或設(shè)備，極大地提高了充電的便捷性。在安全性上，因沒(méi)有外露的充電線，減少了因電線老化、破損等情況導(dǎo)致的安全隱患。同時(shí)，無(wú)線充電設(shè)備可以更好地密封和防水，在一定程度上降低了觸電和短路的風(fēng)險(xiǎn)。

4.2 充電基礎(chǔ)設(shè)施的智能化與網(wǎng)絡(luò)化

智能充電網(wǎng)絡(luò)[10]集成先進(jìn)的傳感器和通信技術(shù)，車聯(lián)網(wǎng)（V2X） 技術(shù)將與充電站、電網(wǎng)以及其他車輛進(jìn)行更深層次的數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)更智能的能源管理和交通優(yōu)化。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以將電動(dòng)汽車與交通系統(tǒng)相連接，獲取實(shí)時(shí)交通信息。當(dāng)車輛的電量較低時(shí)，系統(tǒng)可以根據(jù)車輛的位置、目的地以及當(dāng)前交通狀況，為車輛規(guī)劃最佳的充電路徑。例如，在交通擁堵的情況下，系統(tǒng)會(huì)引導(dǎo)車輛前往距離稍遠(yuǎn)但交通順暢的充電站，避免車輛在前往充電站的途中因交通堵塞而耗盡電量。充電站狀態(tài)實(shí)時(shí)更新，也可以將其充電設(shè)施的使用情況（如空閑充電樁數(shù)量、充電樁故障情況等） 實(shí)時(shí)傳輸給車輛。這樣，車輛在行駛過(guò)程中就能提前了解各個(gè)充電站的可用性，選擇最合適的充電站進(jìn)行充電。

4.3 區(qū)塊鏈技術(shù)在充電站中的應(yīng)用

將充電樁的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，如充電量、充電狀態(tài)、故障情況等實(shí)時(shí)上鏈，利用區(qū)塊鏈的不可篡改和分布式存儲(chǔ)特性，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性，防止數(shù)據(jù)被非法篡改和竊取，保障運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)安全和用戶隱私。區(qū)塊鏈技術(shù)可以在自動(dòng)計(jì)費(fèi)與結(jié)算、設(shè)備維護(hù)與管理中節(jié)約充電站運(yùn)營(yíng)成本，在設(shè)備采購(gòu)與維護(hù)溯源上，可以記錄這些設(shè)備的采購(gòu)來(lái)源、生產(chǎn)過(guò)程、安裝調(diào)試、維修保養(yǎng)等信息，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期的溯源管理，確保設(shè)備的質(zhì)量和安全。未來(lái)，區(qū)塊鏈技術(shù)在充電站中的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越廣泛。

4.4 綠色可持續(xù)化

電動(dòng)汽車和充電站的發(fā)展將有助于減少交通領(lǐng)域的溫室氣體排放，對(duì)抗全球氣候變化。充電站的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)將更加注重環(huán)境友好和社會(huì)責(zé)任，如使用可回收材料、減少噪聲和光污染等，促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。

綜上所述，未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)將是一個(gè)綜合性的進(jìn)程，涉及技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、能源管理、用戶體驗(yàn)等多個(gè)方面。隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場(chǎng)的發(fā)展，可以預(yù)見(jiàn)一個(gè)更加智能、便捷、環(huán)保的電動(dòng)汽車充電網(wǎng)絡(luò)將在未來(lái)形成。

5 結(jié)束語(yǔ)

充電站的選址應(yīng)優(yōu)先考慮市場(chǎng)需求，即電動(dòng)汽車密集和使用頻率高的區(qū)域，如城市中心、商業(yè)區(qū)、交通樞紐等；其次考慮現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的配套情況，包括電力供應(yīng)的穩(wěn)定性、道路網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)性以及周邊環(huán)境的兼容性；最后關(guān)注充電技術(shù)的成熟度和兼容性，確保新建充電站能夠適應(yīng)未來(lái)技術(shù)升級(jí)和市場(chǎng)變化。本文所論述的選址方法目前應(yīng)用較為廣泛，但仍存在模型復(fù)雜、容易陷入局部最優(yōu)解以及實(shí)際選址時(shí)無(wú)法直接套用模型算法，導(dǎo)致理論與實(shí)踐無(wú)法融合的情況。未來(lái)，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、充電基礎(chǔ)設(shè)施的智能化與網(wǎng)絡(luò)化、區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用，研究出模型更為簡(jiǎn)單、應(yīng)用場(chǎng)景更為廣泛的選址方法。

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