摘 要

电动汽车不仅可以缓解环境污染、提升电网使用率，还可以帮助我国汽车工业实现对发达国家的“换道超车”，在政策扶持下电动汽车销量也实现了飞速增长，而电动汽车充电基础设施--充电站的建设就需要提上日程了。本文参考了国内外最新的有关电动汽车选址布局的文献，专门针对城市商业区充电站选址布局进行研究。

本文主要以武汉市十大商圈为例，调研各城市商业区充电站一日内各时间段的供求情况，结合武汉市当前新能源汽车保有量的预测规律，评价了各商圈充电站的现有服务能力，预测了各商圈在未来三年内的充电需求，得到了武汉市商业区充电站选址布局的结论。本文用统计学的方法，统计了武汉市商业区各个充电站的供需情况，根据武汉市新能源汽车历史保有量的变化来预测未来几年新能源汽车的变化趋势，综合考虑，得出武汉市未来几年内各个商业区需要提供的快速充电要求和慢速充电要求。

研究成果表明：当前武汉市汽车保有量正飞速上涨，各商圈快速充电桩现有保有量无法满足未来武汉市电动汽车在商业区的快速充电需求；武汉商业区除了少数几个商业区的慢速充电站不够用外，其他商业区慢速充电站在三年内慢速充电桩都供过于求，存在着很大的浪费。

本文的重点在于：根据充电桩、e充电、特来电、星星充电等手机app，从手机app上武汉市获取各个主要充电站建设商的充电桩的使用情况来分析武汉市商业区充电站的使用情况；根据历年来中国和武汉市汽车保有量、中国几年来新能源汽车保有量的变化趋势，预测武汉市几年后的汽车保有量；实地调研武汉市各个商圈及各商圈的充电站建设水平，建立服务能力评价标准。对未来各商圈充电站选址和定容提供发展建议。

关键词：电动汽车充电站；选址布局；武汉商业区；电动汽车

Abstract

Electric vehicles can not only alleviate environmental pollution and increase the utilization rate of the power grid, but also can help our country's auto industry. Under the policy support, electric vehicle sales have also achieved rapid growth, and electric vehicle charging infrastructure - - The construction of the charging station needs to be on the agenda. This article refers to the latest literature on the location of electric vehicles in China and abroad, and specifically studies the location of charging stations in urban commercial areas.

In this paper, we use the ten major commercial districts in Wuhan as an example to investigate the supply and demand situation of charging stations in commercial areas in each city during the day. Combined with the current rules for the prediction of new energy vehicle ownership in Wuhan, we evaluate the current situation of charging stations in various commercial areas. With service capabilities, it predicted the charging needs of the business districts in the next three years and obtained the conclusion that the charging stations in the business districts of Wuhan were located. This article uses statistical methods to count the supply and demand of various charging stations in Wuhan's commercial areas, and predicts the trend of new energy vehicles in the next few years based on the changes in the historical ownership of new energy vehicles in Wuhan City. The fast charging requirements and slow charging requirements that various commercial areas need to provide in the coming years.

The research results show that the current automobile ownership in Wuhan is increasing rapidly, and the current inventory of fast charging piles in various commercial districts cannot meet the demand for the rapid charging of electric vehicles in commercial areas in the future; the Wuhan commercial district is slow except for a few commercial areas. Sufficient charging stations are not enough, and slow charging stations in other commercial areas have oversupplyed slow charging piles within three years. There is a lot of waste.

The key point of this article is: According to mobile phone app, such as charging pile, e-charging, special call, and star charging, the usage of charging piles of each major charging station builder is obtained from the mobile app on Wuhan City to analyze the use of charging stations in the commercial area of ​​Wuhan City. According to the changes in the number of cars in China and Wuhan over the years and the number of new energy vehicles in China over the past few years, we predict that the number of vehicles in Wuhan will be maintained in a few years; we will conduct a field survey of charging stations in various commercial areas and commercial areas in Wuhan. The level of construction, the establishment of service capacity evaluation standards. It will provide suggestions for the future selection and location of charging stations in various commercial areas.

Key Words：Electric Vehicle Charging Station；Electric Vehicle；Wuhan Business District；Site selection

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究目的与意义 1

1.1.1研究目的 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外电动汽车充电站选址问题研究及国内充电站建设现状 2

1.2.1国内外电动汽车充电站选址问题 2

1.2.2电动汽车充电站建设现状 4

1.3电动汽车充电站的模式与标准 5

1.3.1电动汽车充电模式 5

1.3.2新能源汽车充电标准问题 7

第二章 城市商业区充电需求分析 9

2.1武汉市商业区充电站调查 9

2.2武汉商业区充电站日使用情况调查分析 11

2.2.1武汉商业区充电站快速充电桩（直流）日使用情况调查分析 11

2.2.2武汉商业区充电站慢速充电桩（交流）日使用情况调查分析 13

2.3武汉商业区充电站建设与使用情况总结 14

第三章 充电站需求预测 16

3.1武汉市新能源汽车保有量与增速预测 16

3.1.1武汉市汽车保有量情况 16

3.1.2全国汽车总保有量及电动汽车保有量情况 17

3.1.3武汉市新能源汽车保有量测算 19

3.2充电站需求预测 22

第四章 武汉市城市商业区充电站选址定容研究 25

4.1武汉不同商业区充电站服务能力 25

4.1.1武汉市商业区快速充电站服务能力分析 26

4.1.2武汉市商业区慢速充电站服务能力分析 31

4.2武汉商业区快速充电桩选址布局研究 36

4.2.1武汉各商业区快速充电桩的需求 36

4.2.2武汉市商业区快速充电桩选址布局方案 37

4.3武汉商业区慢速充电桩选址布局研究 39

4.3.1武汉各商业区慢速充电桩需求研究 39

4.3.2武汉市商业区快速充电桩选址布局方案 40

第五章 结论 43

5.1总结 43

5.2展望 44

参考文献： 45

致谢 46

第一章 绪论

1.1研究目的与意义

1.1.1研究目的

纯电动汽车不但可以消减化石燃料的使用，还能够增加电网的利用效率。由于发电机组需要不停运转保持机器运行，在G2V(Grid to Vehicle)网络中，车辆可以作为电网的一个电容器，在电网消耗较低时存储多余的电能，在电网消耗较多时向电网释放自身的电能，避免电量在电网的浪费。

在汽车智能网联化、数字化和共享化的大背景下，电动汽车相比于燃油汽车结构简单、震动和噪声小、布置方便，更适合作为未来智能汽车的载体，所以未来电动汽车前景是广大的。

在政策的引领之下，我国新能源汽车销量猛增，2017年全年销量突破70万辆，科技部预测今年将突破100万辆，但是新能源车销量增长带来的问题是基础设施不完善给车主带来的“里程焦虑”，目前我国电动汽车充电桩和充电站的基础建设不完善，城市商业区的电动汽车充电设施规划和建设仍处于探索时期。

本文试图应用国内外最新的选址规划理论和模型，以武汉市为例，针对城市商业区充电桩的使用特点，进行充电需求模型研究和充电桩规划理论的研究，探索适合中国国情的充电桩规划模型。

1.1.2研究意义

随着我国电动汽车（包括纯电动汽车和增程式混合电动汽车）销量和保有量的快速增长，居民日益增长的充电需求和落后充电设施的矛盾逐渐加深，需要大力发展的充电设施已成为我国电动汽车发展的物质基础^[1]。就武汉市而言，“十三五”规划预计建设充电站103座，其中城际快充10座，充电桩5万个，合理的充电站选址规划需要完整的理论体系支撑。

但是我国充电设施规划和建设才刚刚起步，在选址布局方面还没有一套完整的理论体系，实际建设时还依靠专家经验，有很大的主观性和片面性，使得电动汽车基础充电设施和充电需求不一致，造成充电设施无法发挥最大作用，因此急需研究充电设施的模型建设和优化研究，满足电动汽车发展的需要^[2]。

本研究在我国电动汽车发展初期的大背景下，以武汉市城区商圈充电桩最优选址布局为目标，学习最新的优化布局方法，分析研究选址布局的影响因素，针对城区商圈的运营模式，进行电动汽车充电站选址布局分析，以获得较好的便利性、兼容性、经济性、可拓展性等充电站网络^[3]，对政府和企业在建设充电设施布局选址的优化提供理论支持和技术参考，加快我国电动汽车充电设施的建设，促进电动汽车的普及^[4]。

1.2国内外电动汽车充电站选址问题研究及国内充电站建设现状

1.2.1国内外电动汽车充电站选址问题

目前来说，国内外对于电动汽车充电站的选址还有布局的研究主要有三种方法：第一、选择较为经典实用的通用选址模型^[5]，在通用选址模型的基础上，综合考察影响选址效能的因素，并对影响因素的影响效果和权重进行计算，构建出一套数学模型，使用数学模型对充电站选址进行规划^[6]；第二、统计电动汽车车主的充电行为规律，确立用户充电需求模型后使用需求模型对充电站进行选址规划，充电行为可以使用模拟法，比如蒙特卡洛模拟法^[7]，也可以使用实际数据做统计；第三、参考专家决策团的评价方法，使用模糊评价体系对影响充电站选址的因素进行评判，运用运筹学的思想对电动汽车充电站的选址进行评价。

1.基于选址布局模型

权会霞（2013年）研究了城市空间内电动汽车充电站的选址布局优化理论。权会霞经过分析不同充电桩的基本功能和使用效果，根据不同充电桩之间协同的关系，提出了对充电站选址的优化分析，创造性的结合了粒子群优化算法作为基本的算法。在建立充电站选址优化模型时，考虑到电动汽车充电桩占用空间小、选址很方便、无需考虑复杂空间环境的特点，提出了将空间有限元的方法，把城市地块划分成小区块，还在选址优化的进程中添加了一些影响因素的系数，考虑了充电换电的过程，考虑了电池续航里程，建立了一个充电站建设和服务总成本最小的函数，以此为基础建立了充电站选址优化的模型。还考虑了工程项目的实际，结合了电网的容量，把电网传输容量算入充电站的服务中，还据此将充电站分成了三个等级^[8]。

吴莲（2016年）研究了电动汽车充电站选址中的覆盖问题，在选址过程中打破了传统意义上的二元覆盖理论，即只有“完全覆盖”和“完全不覆盖”，提出了拥有“部分覆盖”的覆盖理论，还将覆盖问题扩展化，把“一维覆盖”变成“多维覆盖”，有了覆盖约束多元化合作化的趋势，以此为基础结合多种充电用户的需求，提出了“最大覆盖”的理论用于电动汽车充电站的选址。在吴莲提出的理论中，提出了充电站能否对充电车主需要进行服务，如果可以服务，车主就会满意，而满意的程度也是需要划分的，在空间尺度下，这种满意程度随着车主与充电站距离呈现负相关的变化趋势。最后，作者结合了电池的充电特性和放电特性，建立了一个MILP模型，对于以上提出的几种覆盖选址之下找最优解^[9]。

2.基于统计数据分析建模

高建平（2012年）提出了在电动汽车充电站规划中采用兵棋的思想。他提出了一种使用兵棋推演方法，对电动汽车充电站选址规划的系统。在这个系统中，规划了一些影响充电站选址因素的预测模型----电动汽车充电价格的预测模型，电动汽车市场存量的预测模型、燃油汽车消耗燃油价钱的预测模型。系统还规划了棋盘中棋子的模型，规划了棋子之间的关系和对弈规则。这些棋子是对弈时主要影响因素，参与对弈的棋子有：充电站模型，电动汽车模型，燃油汽车模型，汽车生产厂商模型等。兵棋推演对弈的规则是根据地图信息还有单点选址的方法，结合棋盘与棋子间的关系，使用了Means算法，对电动汽车充电站进行了选址规划。在规划时，以济南市为例，搜集了济南市电动汽车车主的地理信息，搭建了一套分阶段分目标的充电站布局系统，使用数学工具对系统优化，得出了济南市充电站的选址优化结果。他还结合了济南电动汽车保有量情况和销量情况做了分析，建立了推演的系统，把棋子和模型以特定的形式进行推演，得到了在不同情况下不同的预测情况，验证了系统的有效性^[10]。

陈鹏（2017年）数据分析上很有建树，他构建了以数据分析结论为基础的选址模型。第一，他对电动汽车补充电能的方式进行了调研和总结，分析了电动汽车充电过程中各种各样的影响因素。得到各种影响因素后分析各种影响因素的权重和分布概率，用蒙特卡洛模拟法大量模拟了电动汽车充电过程，以北京市为例，参考了北京市民用和公用车辆的数量，分别计算了几种车辆的充电负载。以此为基础，得到了北京市调动汽车充电总负载。第二，他对于影响充电站位置的因素进行了分析，对于不同地域电动汽车车主去不同地域充电站充电的行为进行了分析，规划出了一个数学表达式，在此基础上，以北京为例，验证了数学模型的鲁棒性。从电动汽车车主产生充电需求到充电站的路线上存在着一些成本，陈鹏以此为目标，建立了一个去充电站的成本最优的数学模型，把这个作为影响选址的因素，并利用遗传算法做进一步的优化，并且把路径上车辆的信息简化，构建了充电站容量的模型。第三，把交通道路信息与国家供电网络同时考虑在一起，研究了二维平面内快速充电站选址布局的情况。结合了初始投资成本、运营成本、电线成本、维护成本，构建了一个总成本最佳的模型^[11]。

3.基于选址影响因素规划

刘自发等人（2012年）研究发现电动汽车充电站选址规划是一个非凸、非线性的组合优化问题。在电动汽车充电站选择地理位置与容量确定方面，需要综合考虑很多影响因素，比如建设费用、地理位置、电网扩建费用以及电能浪费的成本，以这些因素为基础，考虑上道路车流信息，可以全面具体的展现出电动汽车充电站布局的本质。在确定了影响因素权重后建立数学模型，以此为基础，提出使用QPSO（量子粒子群优化）算法，结合QPSO算法中量子具有的多态性和概率表达特性，提高了搜索最佳选址布局结果的能力和选址模型运行的效率。使用QPSO算法对电动汽车充电站选址布局研究扩展了QPSO算法应用领域^[12]。

于擎等人（2017年）对影响电动汽车充电站选址定容的因素很有研究。他们以生活为出发点，构建了一套数学模型，该数学模型结合了选址的土地花费、路径长短、充电能力、修建花费、维护花费、运营花费、车辆流量等因素，把总成本设置作为目标，把充电服务能力和电动汽车到充电站路程作为约束条件。在算法上，于擎等人采用了基于权重自适应的QPSO算法，该算法在运行过程中会自发改变粒子的权重值，使用自适应的思想，对算法权重做出调整，改变了对最优粒子的搜索行为。基于权重自适应的QPSO算法有着很好的搜索进度，也有着很快的检索性，比普通QPSO算法更快达到收敛。于擎等人以我国北方某地区为例，使用基于权重自适应的QPSO算法，对先前的数学模型进行计算，寻找该地区需要建立的充电站位置以及充电站容量还有建设成本，扩展了QPSO算法的应用领域^[13]。

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