基于数据驱动的电动出租车充电站规划方法研究

作者：邓昌棉; 张勇^*

来源：森林工程, 2020, 36(03): 77-85.

DOI：10.16270/j.cnki.slgc.2020.03.011

• 电动出租车
• 充电站选址规划
• GPS大数据
• M/M/K排队模型

为了规划城市道路网上电动出租车的充电基础设施,以满足整个城市电动出租车的充电需求,本文利用出租车乘客起讫点大数据,基于M/M/K排队模型提出电动出租车在充电站处排队模型,建立行驶距离最小的充电站选址优化模型及遗传求解算法。以苏州市出租车GPS数据为例,对模型进行验证。研究结果表明:随着充电速率的增加,将减少电动出租车充电需求的单位成本,从而增加充电站设站数量,由此将缩短电动出租车充电的行驶总距离;基于不同工作日GPS大数据求解的充电站选址在道路网中呈簇状分布,模型结果具有稳健性,这表明可以在邻近区域内寻找可布设点建设充电站。研究结果可为出租车充电站规划和运营提供决策依据。

• 单位
  苏州大学