電動汽車充電站選址及布局優化措施研究

萬志宏

摘 要：隨著科學技術的進步，新能源汽車已經成為未來發展的趨勢，新能源汽車作為綠色交通工具對環境保護具有重要意義。在新能源汽車的發展過程中，汽車充電站是必不可少的基礎設施，對新能源汽車的發展具有重要推動作用，因此做好新能源汽車充電站的設計規劃顯得尤為重要，文章主要針對新能源汽車發展中充電站的選址及布局進行探討，以此為新能源汽車的發展提供理論依據。

關鍵詞：電動汽車；充電站選址；布局優化

中圖分類號：TM910.6 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）29-0061-02

電動汽車屬于新能源車，能夠有效的緩解空氣污染，新能源汽車也是未來汽車發展的主要方向。但是，就目前而言電動汽車基礎設施跟不上，尤其是電動汽車充電站較少，而且投入成本相對較大，這就使得提高電動汽車充電站的布局顯得尤為重要。優化空間布局不僅能夠節省充電站設備，提高設備利用率，而且能夠最大限度的滿足消費者的需求。

1 電動汽車充電站的選址措施

對新能源電動汽車充電站進行選址要考慮一些基本因素，由于電動汽車充電站建設的影響因素較多，本文主要從幾個主要的影響因素出發對其進行分析，這些因素主要包括經濟性、電網安全性、交通便利性、區域發展性四個方面。

1.1 交通便利性

交通便利主要是指在充電站選址的過程中要考慮附近的道路狀況，車流量以及車道狀況，這些直接關系到充電站未來的利用率。

一般情況下需要選擇交通便利、車流量大的地方作為充電站站址。

在選址的過程中，需要充分的考慮當地周邊的交通狀況及車流量，車流量大的地方通常情況下未來電動車的數量也會較大，車流量大就需要提供完善的充電設備，這些都是未來電動汽車發展的基礎條件，對于充電站而言也會提高使用率增加經濟效益。

1.2 運行經濟性

在電動汽車充電站建設的前期需要一定資金投入，初期資金往往用于初期建設的選址勘察、施工、設計、管理等，這些都是電動汽車站建設的前期投資成本。

在建設初期，電動汽車充電站需要進行環境分析、土地預審、地質檢測以及可行性分析、水土檢測等，這些都屬于充電站建設的前期投入。

另外，在運營過程中還需要考慮維護問題，所謂運營維護是指在充電站運行后需要消耗的成本，包括用電費用、維護費用、充電機的損耗、人工成本等。

1.3 區域發展性

所謂區域發展性是指充電站建成后的發展潛力，這是建設初期需要考慮的問題，畢竟充電站的建設是為以后新能源電動車的發展提供服務，對于區域性的發展有以下幾個影響因素：

1.3.1 人口數量

人口因素往往是也影響充電站區域發展的關鍵因素，因為人口越多未來電動車的數量也就越多，電動車數量增多對充電站的需求也就越大，這些人口都是未來充電站發展的潛在客戶。

1.3.2 居民消費習慣

居民消費習慣主要反映居民對未來消費品的需求能力，一般情況下比較發達的區域居民的消費水平相對比較高，尤其是一些大型商業區域，這些區域的人均消費水平高，消費意識較高，具有超前消費的能力，該區域居民往往容易受到新鮮事物的影響，沖動性購物欲望比較強烈，因此這些區域的居民更容易購買未來比較盛行的新能源電動汽車，這就是所謂的居民消費對充電站選址的影響。

1.4 電網安全性

因為電動汽車充電站對電力的需求較大，所以在選址的同時要考慮電網安全因素，因為一旦選擇好地址就要考慮電網的負荷狀況，如果當地電網負荷較低的話就難以承受充電站的電力供應，會影響整個電力系統，甚至會對電網帶來安全問題。所以在選擇好充電地址后，要增加電網的更新設置，通過增加配電網、改善電路設備來提高充電站的供電需求。

另外，當充電站接入電網后，就意味著充電機接入了電網，充電機內含有大量非線性負荷，這些負荷會產生諧波，諧波會對電網產生一定的污染，如果不及時控制會對整個電網產生不利影響。

2 電動汽車充電站的布局優化措施研究

在電動汽車充電站的選址研究中，涉及的因素較多，這就需要根據專家評選標準進行選址，并且將選址出來的地址進行綜合評價，并從這些選址的地址中進行優化選址，找出更加適合的地址，本文就針對這些問題進行了向量機選址探討，希望通過該模式能夠選址較好的充電站位置。

2.1 基于向量機的模型構思

由于目前電動汽車的發展規模還較小，因此電動汽車充電站的數量也比較少，這在進行樣本分析的時候就難以有效的分析出最終結果，因此根據這一特點文章選用了向量機的模型進行選址評價，該模式主要能夠根據小樣本的特征進行樣本數據分析評估，還能夠將充電站選址評價指標映射到高維特征空間，以解決充電站選址影響因素的非線性賦權問題，從而準確體現評價指標與結果之間關系，如圖1所示。

選址該模型時首先需要確定數據樣本，包括測試樣本和訓練樣本，當然對樣本進行評估的指標將近30項左右，選擇的時候不可能將每一項指標都用上，那樣會浪費大量時間和精力，這個時候就需要縮減工作量，從眾多指標中選擇主成分指標進行分析，通過對電動汽車充電站選址評價指標體系進行主成分的提取，達到降維的目的。

2.2 基于向量機模型布局優化分析

2.2.1 數據的收集和主要成分分析

收集數據是相對復雜的環節，只有完善的數據信息才能為選址做出相對準確的分析。

應用電動汽車充電站選址評價指標體系，采用主成分分析法對指標進行縮減，這種方法能夠有效的對評價指標進行信息處理，能夠減小各個指標間的關聯性，有效簡化問題。釆用SPSS17.0對充電站選址影響因素進行主成分分析，提煉出主成分特征值所對應的特征向量。

2.2.2 選址模型求解

采用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）對給出的電動汽車充電站站址進行排序，將計算出的數據分為訓練樣本和測試樣本。

為了評價結果能夠更加精確，可以將數據中的前幾組進行向量機樣本檢驗，然后將結果作為測試樣本，并用訓練樣本進行測試，得出相應的回歸函數以及參數，最后通過支持向量機測試樣本，得出的數據來衡量優劣狀況。

2.2.3 定容模型計算

根據以上模型可以看出，通過數據分析得出較為有利的充電站站址，然后通過需求理論得出充電站的容量，再對該區域內的電動車狀況進調查了解，最后得出實際充電的需求數據。

對實際規劃區內各電動汽車的位置進行統計，并對各個電動汽車按照充電需求點的劃分原則進行劃分，然后對需求點的位置進行確定，并求出每個需求點對應的充電車數量，最后根據具體的情況設定為不同的需求點。

3 結 語

新能源電動汽車是未來的發展趨勢，對于新能源汽車而言基礎設施建設是其發展的必要條件，新能源汽車充電站設施建設能夠有效的推動新能源汽車的發展，本文主要從新能源汽車充電站選址的角度出發，對充電站選址進行了綜合的評述，文中提出了運用向量機模式進行指標評判，然后尋找最優方案，通過各種模式進行樣本分析，根據樣本分析得出比較優質的場地，較好地解決了神經網絡訓練易陷入局部最優的問題，因此該模型對電動汽車充電站進行選址評價具有較好的實用性。

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