基于ArcGIS空間分析技術的電動汽車充電站選址漸進優(yōu)化布局研究

毛 薇，謝莉莉

（杭州電子科技大學 管理學院，浙江 杭州 310018）

1 引言

環(huán)境保護是國家當前和今后工作的重點。十九大報告指出：“推進能源生產(chǎn)和消費革命，構建清潔低碳、安全高效的能源體系。”積極推動電動汽車發(fā)展，有利于減少汽車尾氣排放，促進節(jié)能減排，全面向汽車強國邁進。為此我國相繼頒發(fā)了《電動汽車充電基礎設施發(fā)展指南》（2015-2020年）（《指南》）、《關于“十三五”新能源汽車充電基礎設施獎勵政策及加強新能源汽車推廣應用的通知》等一系列相關政策逐步推進新能源電動汽車的發(fā)展。

完善的充電基礎服務設施體系是推動新能源電動汽車發(fā)展的重要保障。在對新能源電動汽車保有量進行預測并分析其發(fā)展的影響因素[1]基礎上，相關學者主要從以下幾方面對電動汽車充電服務設施選址問題進行了研究：在模型構建方面，相關學者構建了動態(tài)空間[2]、充電站運營商和用戶充電損耗成本最小化[3-4]、新能源電動汽車快速充電站建站成本和用戶整體繞行成本之和最小的雙層整數(shù)規(guī)劃[5]、繞行成本最小化和出行頻率最大化的新型雙目標充電站優(yōu)化等選址模型[6]。在約束條件方面，學者綜合考慮電動汽車充電排隊時間和里程約束[7]；基于云重心理論[8]，綜合考慮了充電站服務半徑[9-10]、服務容量[11-12]等因素對充電服務設施選址的影響。在運用方法方面，學者運用差分進化粒子群算法[13]、遺傳算法[14-15]、蝙蝠算法[16]對充電服務設施選址建設進行布局規(guī)劃，并結合Delphi 法和灰色層次分析法（GAHP）對其選址進行評價[17]。在地區(qū)規(guī)劃方面，學者對南京市[18]、莆田市[19]等地區(qū)的充電服務設施選址建設進行了深入研究。

綜上所述，相關學者主要從充電服務設施選址建設的模型構建、約束條件、運用方法、地區(qū)規(guī)劃等方面進行了深入探討。然而，基于服務半徑的電動汽車充電站選址建設還有待深入研究。為此，本文將綜合考慮基于道路網(wǎng)絡的服務半徑對充電服務設施選址建設優(yōu)化布局的影響，并對其選址建設進行服務水平評價。

2 電動汽車充電站選址建設模型構建

2.1 位置分配模型理論

位置分配理論最早是在1963年由Cooper[20]提出的，主要為某種設施布局提供優(yōu)化配置方案，其原理是在限制條件內(nèi)，使得所需設施數(shù)量和配置達到最優(yōu)化。基于上述理論針對充電站選址建設問題，綜合考慮電動汽車充電距離成本最小化同時滿足充電站建設成本最小化目標研究充電站建設數(shù)量最小化。運用ArcGIS10.6 的空間分析技術[21]構建最小化阻抗模型和最小化設施點模型對充電站選址建設漸進優(yōu)化布局進行研究。

2.2 電動汽車充電站選址建設特征

充電站的選址建設應在滿足各出行興趣點處的充電需求基礎上進行漸進優(yōu)化，同時兼顧充電站的建設成本最小化。

（1）充電站選址布局應顧及合理的充電服務半徑。在相關文獻研究基礎上，綜合考慮電動汽車的行駛里程及充電站建設規(guī)劃等對充電站服務半徑的影響，設定電動汽車平均行駛速度約為20km/h，當產(chǎn)生充電需求時可在10min內(nèi)行駛到充電站進行充電，電動汽車在道路行駛過程中其道路曲折系數(shù)大約在1.1-1.3之間，文中設定為1.1。則充電站的服務半徑R計算公式[22]如下：

（2）充電站選址建設應以電動汽車保有量為基礎。充電站的選址建設應在滿足電動汽車充電需求基礎上適當進行超前擴建，以應對逐漸增加的電動汽車保有量產(chǎn)生的充電需求。對不同等級的充電站選址布局應優(yōu)先滿足充電需求量較大的區(qū)域，且按照建設順序應優(yōu)先建設大型充電站，并在此基礎上繼續(xù)建設中小型充電站。

（3）充電站選址建設應構成完善的服務網(wǎng)絡體系。由于電動汽車充電行駛里程的限制并結合區(qū)域內(nèi)已有的道路網(wǎng)絡，充電站的選址建設應構成充電服務網(wǎng)絡體系，為電動汽車保有量的持續(xù)增長提供充電服務便利性。

2.3 電動汽車充電站建設數(shù)量測算

電動汽車充電站的建設規(guī)模通常是根據(jù)總充電需求及充電站的總服務能力共同決定的，兩者共同反映了該區(qū)域各充電站服務水平，并以此來驗證充電站的選址建設是否合理。

2.3.1 充電站的充電服務供求條件關系。充電站候選點的總服務能力要滿足各出行興趣點處用戶充電總需求量。計算公式如下：

式中，α為電動汽車充電需求比例數(shù)；β為道路曲折系數(shù)，假設為1.1；Nt、Ns為各出行興趣點處電動出租車和電動私家車的保有量；Dt、Ds為各出行興趣點電動出租車和電動私家車產(chǎn)生的充電需求；Mb、Mm、Ms為大、中、小型充電站建設數(shù)量；為快充和慢速模式下充電站服務能力；為大型充電站不同模式下充電樁數(shù)量；同分別為中、小型充電站不同模式下的充電樁數(shù)量[23]。

2.3.2 充電站服務能力測算。大、中、小型充電站都以充電樁為基礎服務設施進行充電[23]，每個充電樁服務能力為：

依據(jù)現(xiàn)有充電站建設規(guī)模，大、中、小型充電站分別設有20、8 和4 個充電樁。為提高充電效率，假定各充電站全部建設快充模式，依據(jù)《指南》中建設比例，假定充電站可提供區(qū)域內(nèi)70%的充電需求，且按照建設順序優(yōu)先建設大型充電站。

3 基于ArcGIS10.6空間分析技術的電動汽車充電站選址漸進優(yōu)化布局

首先，本文以服務半徑3km的中斷距離，建立基于道路網(wǎng)絡的最小化阻抗模型，求得使用戶的充電行駛距離成本最小的充電站建設數(shù)量；其次，建立基于充電站建設成本最小化的最小化設施點模型，得到充電服務設施點在最大化覆蓋范圍內(nèi)需要建設的最小化充電站數(shù)量；最后，綜合以上模型求解可得到該區(qū)域內(nèi)充電站建設漸進優(yōu)化選址仿真結果。

在ArcGIS10.6 中可采用空間距離的地理可達性來測量用戶充電便利性。運用網(wǎng)絡空間分析技術在各出行興趣點圖層上做疊加分析，統(tǒng)計各出行興趣點處的總充電需求量；采用充電需求和距離的權重最小，可生成各出行興趣點到充電站接受充電服務分布圖，并對權重進行匯總統(tǒng)計。

3.1 某區(qū)域地理概況與數(shù)據(jù)源

以某區(qū)域的充電站建設為例，該區(qū)域總面積為63.62km2，道路總長為37.66km。在該區(qū)域內(nèi)選取94個出行興趣點和32 個充電站候選點，基于Arc-GIS10.6的空間分析技術確定充電站建設的最優(yōu)數(shù)量及位置，如圖1所示。所用數(shù)據(jù)源具體如下：

圖1 94個用戶出行興趣點和32個充電站建設候選點分布

（1）行政規(guī)劃區(qū)域及道路交通網(wǎng)絡。將該區(qū)域內(nèi)道路劃分為主干路、次干路和支路3 個等級，同時記錄每段道路的長度，以Shapefile 的格式存儲，運用ArcGIS10.6建立道路網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集，進行拓撲檢查和修改，以保證城市道路網(wǎng)絡連通性。假設電動汽車在各級道路上保持直線勻速行駛，且電動汽車在道路交匯處允許轉(zhuǎn)彎、掉頭。

（2）電動汽車用戶的出行興趣點。不同出行興趣點即不同類型設施點的位置數(shù)據(jù)與城市的空間分布有關[24]，電動汽車用戶出行興趣點主要考慮已有的不同行業(yè)商業(yè)機構、交通設施、旅游景點等。在各用戶出行興趣點處統(tǒng)計出電動出租車和電動私家車保有量及所產(chǎn)生的充電需求量。

（3）充電站建設候選點。在已建成充電站基礎上，對該區(qū)域內(nèi)充電站選址建設漸進優(yōu)化分析。據(jù)上述充電站的服務能力測算公式，現(xiàn)設定大型充電站的服務能力為1 800輛/天，并通過綜合性分析將充電站候選點初步分為3類，具體數(shù)據(jù)見表1。

①候選站（20個）。為一般選址對象，可選，也可不選。

②已建站（3 個）。已建成的充電站處于重要交通樞紐主干路附近，車流量較大。

③不可建站點（9個）。受電網(wǎng)傳送、地理位置等自然條件限制，不宜建設充電站，原則上不選。

3.2 最小化阻抗模型

在最小化阻抗模型[25]中出行興趣點處到各充電站的所有加權成本之和最小，即每個出行興趣點處到充電站充電的平均充電成本最小。在ArcGIS10.6中建立該區(qū)域內(nèi)充電站最小化阻抗模型，依次增建充電站建設數(shù)量，可得到不同數(shù)量充電站選址建設分布圖（如圖2所示），并將結果匯總在表2中。

圖2 不同數(shù)量充電站所服務的出行興趣點情況

表2 不同充電站選址建設情況匯總

據(jù)已建成的3座大型充電站位置可知，在3km的服務半徑內(nèi)并不能完全滿足各出行興趣點處電動汽車用戶的充電需求。通過最小化阻抗模型仿真結果得知，至少需要6座大型充電站才能完全滿足全部各出行興趣點的充電需求。

3.3 最小化設施點模型

在充電站的3km 服務半徑內(nèi)，使盡可能多的用戶出行興趣點被分配到充電站的服務半徑內(nèi)，同時保證覆蓋出行興趣點的充電站建設數(shù)量最小化[23]。在ArcGIS10.6中，構建基于3km的服務半徑建立大型充電站建設的最小化設施點模型，具體如圖3所示。

圖3 大型充電站建設分布及所覆蓋的出行興趣點個數(shù)

由3km的服務半徑建立的最小化設施點模型得知，該區(qū)域內(nèi)至少需要建設6座大型充電站才能滿足最大化覆蓋范圍內(nèi)各出行興趣點處的充電需求，這與最小化阻抗模型分析得出的結果一致。從上述構建的最小化阻抗模型和最小化設施點模型的分析結果可知，該區(qū)域內(nèi)需再增建3 座大型充電站才能在3km 的服務半徑內(nèi)滿足各出行興趣點處的全部充電需求。

4 電動汽車充電站建設網(wǎng)絡服務水平評價

運用充電站的充電服務率和覆蓋面積服務率2個評價指標對上述仿真結果中6 座大型充電站選址建設進行服務水平評價，以此驗證該仿真結果的合理性。具體如下：

在ArcGIS10.6 中，以各充電站位置為充電服務中心，結合區(qū)域內(nèi)道路網(wǎng)絡狀況，生成服務半徑3km的服務覆蓋面；并與行政邊界圖層疊加，裁去范圍外的多余的區(qū)域，獲得各充電站的有效服務覆蓋面積；最后與各出行興趣點圖層疊加，得到充電站在各服務覆蓋面內(nèi)所服務的出行興趣點個數(shù)，具體見表3。

表3 各充電站服務水平分析情況

由表3可知，在3km服務半徑內(nèi)6座大型充電站的各覆蓋面積較為均衡，總服務覆蓋面積占該區(qū)域總面積的98.65%，滿足各出行興趣點處電動汽車的全部充電需求。根據(jù)各出行興趣點處電動汽車總充電需求及充電站的服務能力，各充電站的服務效率從高到低依次為6、29、5、19、3、20。

5 結束語

通過運用ArcGIS10.6 軟件的網(wǎng)絡空間分析技術對該區(qū)域內(nèi)充電站選址建設漸進優(yōu)化分析，得出需在已建充電站的基礎上依次增建編號為6、19、20的3座大型充電站可滿足各出行興趣點處的電動汽車產(chǎn)生的全部充電需求，總服務面積覆蓋率可達到總區(qū)域面積的98.65%。然而，隨著電動汽車保有量的逐漸增長，現(xiàn)有的充電站總服務能力不能完全滿足電動汽車逐步增長的充電需求。為了進一步提升充電站的服務能力、縮小充電站的服務半徑或逐步增建充電站數(shù)量來滿足電動汽車的充電需求，后續(xù)將在此基礎上擴建中小型充電站。