電動汽車充電站選址方法綜述

摘要：隨著新能源汽車的普及，充電站合理選址對于促進新能源汽車產業具有重要意義。文中綜述了新能源電動汽車充電站選址問題的研究方法，旨在為充電站的規劃與建設提供科學依據。本文綜述了電動汽車充電站的選址方法，包括基于改進P-中位、啟發式搜索算法和解決優化問題的啟發式算法等方法，分析了各種方法的優缺點，并展望了未來發展趨勢，旨在為充電站的規劃建設提供科學依據。此綜述為充電樁選址問題提供了一個全面的視角，有助于相關決策者和研究者深入理解充電樁選址的復雜性和挑戰性，推動新能源汽車充電基礎設施的科學規劃與優化布局。

關鍵詞：電動汽車；充電站；選址；綜述；優化算法

中圖分類號：TP181" "文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0112-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在全球化能源危機和環境污染的雙重挑戰下，新能源汽車正逐漸成為汽車工業發展的趨勢。隨著電動汽車（EV） 保有量的快速增長，充電基礎設施的建設成為推動新能源汽車發展的關鍵因素之一。充電樁作為電動汽車能量補給的主要方式，其選址合理性直接關系到電動汽車的使用便利性、充電網絡的經濟效益以及城市交通的可持續發展。因此，對新能源電動汽車充電樁的選址問題進行深入研究，具有重要的理論價值和現實意義。

電動汽車充電站的選址問題是一個典型的設施選址問題，它涉及城市交通網絡、電力供應、環境影響以及經濟效益等多個方面的考量。一個高效的充電站網絡不僅能夠滿足電動汽車用戶的充電需求，減少“里程焦慮”，還能夠優化電力資源分配，降低運營成本，并促進城市的可持續發展。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化問題。本文選取了基于改進P-中位、啟發式搜索算法和解決優化問題的啟發式算法，這些方法為充電樁的科學規劃和有效布局提供參考，不僅有助于揭示充電樁選址問題的研究進展，也為政策制定者、城市規劃者以及新能源汽車行業的從業者提供了決策支持，促進充電基礎設施的合理規劃和新能源汽車產業的健康發展。

1 充電站選址問題概述

充電站選址是多學科融合的最優化問題，關乎長期規劃與多方面效益。科學選址可以提升服務質量、運營效率和經濟效益，促進資源共享與協同發展，提高土地利用效率和城市綜合服務能力。隨著電動汽車產業的發展，需要不斷優化選址策略，以應對新挑戰、滿足市場和可持續發展需求。良好選址能夠吸引客戶、提高利用率、減少土地占用、保護生態環境，反之則會造成資源浪費和使用不便。本文所研究的充電站選址問題涉及政府、運營商、電網、容量、類型、環境、人口、經濟等優化目標、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

2.1 我國充電站的發展現狀及未來建設規模

充電需求估計是充電樁選址的前提。在中國，電動汽車充電樁保有量預計在2024至2029年間持續上升，2029年將突破3 200萬臺，2024—2029年的復合年增長率達到24.9%。根據國家能源局提出的車樁比例“1∶1”的發展計劃，新能源汽車充電產業將迎來廣闊的應用市場和發展前景[2]。

2.2 新能源電動汽車和傳統燃油車充能過程的差異

電動汽車的充電和傳統燃油車的充能差異主要體現在以下方面：

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

2） 燃油汽車的加油時長一般較為固定，而新能源電動汽車的充電模式存在多種充電方式和充電功率可供選擇，用戶可以根據自身需要選擇合適的充電模式。

3） 燃油汽車和新能源電動汽車的充能成本有顯著差異。燃油汽車的油價波動周期較長，且油價較為穩定，而新能源電動汽車在峰電和谷電時段充電時會出現一定的波動，但電能價格明顯低于石油價格，充能較為經濟。

綜上所述，電動汽車充電需求評估是一個多方面、復雜的過程，需要考慮電動汽車的普及情況、充電設施的技術與布局、政策法規的影響以及未來的市場趨勢。與傳統燃油汽車的補能過程相比，電動汽車的充電位置更為靈活，充能時長更為豐富，充能價格更為經濟，因此，電動汽車的充電需求缺口較大。

3 選址方法

充電站規劃的主要流程是面向充電站規劃及使用階段各參與主體的優化目標和約束條件組合，以使相關成本最小化，運營商收益和服務車輛充電需求最大化。現介紹三種應用較為廣泛的選址方法：基于改進P-中位的EV、基于啟發式搜索算法、基于解決優化問題的啟發式算法。基于改進P-中位的EV充電站選址適合考慮用戶充電體驗和充電負荷彈性需求，對環境、電力、規劃和土地綜合考量，具有適用于多種復雜場景，能夠綜合考慮多種因素的優點。基于啟發式搜索算法的充電站選址法適用于不同等級電動汽車充電站的選址方案及電動汽車充電站的最優選址等場景，能夠根據不同的需求和約束條件提供有效的解決方案。基于解決優化問題的啟發式算法的充電站選址法適用于電動汽車路徑規劃問題、雙目標充電站優化選址等問題，具有提高搜索效率、收斂速度以及降低規劃成本等優點。

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

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

[minZ=i∈Ij∈Jyminz]

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

式中： Z為電動汽車充電站的峰值建造社會總成本；I為需求節點集合；J為所有的充電站節點集合；[xj]為候選節點j是否選為充電站節點，為 0-1變量；[yij]為需求區域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個充電站的年維持成本。

基于改進P-中位方法適用于考慮用戶排隊時長的影響。在交通流量較大、充電需求集中的區域，如城市中心區、商業繁華地段等，用戶對充電等待時間較為敏感。通過改進P-中位模型，結合排隊論改善模型，可以優化充電站的選址，使用戶在選擇充電站時，既能考慮到路途成本，又能有效減少排隊等待時間，降低因排隊造成的經濟損失，提高用戶的充電體驗和滿意度。同時，城市區域的充電站規劃也適用此方法，例如北京市海淀區的EV充電站規劃，綜合考慮區域內電動汽車的保有量、交通流量、居民收入水平等多種因素，以合理規劃充電站的數量、位置和容量，滿足區域內日益增長的電動汽車充電需求，同時兼顧運營商的經濟利益和用戶的使用便利性。

基于改進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、考慮充電負荷彈性需求和多目標優化等優點。但動態決策考慮不足，難以保證先行建設的充電站在建成時期以及在城市發展遠期仍然符合最優布局，并且未充分考慮不確定性決策問題，如電動汽車續航里程短、充電時間長等特性引起的不確定性決策問題。

3.2 基于啟發式搜索算法的充電站選址

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

1） 基于遺傳算法的電動汽車充電站選址法。

基于遺傳算法的電動汽車充電站選址[4]基于目標規劃，構建了一個多等級電動汽車充電站的選址模型。該模型旨在最小化電站建設初始成本和用戶充電總成本，同時考慮備選地址的分布情況。模型中包含兩個主要決策變量：電站等級和用戶分配。這兩個變量通過遺傳編碼和初始解構建相結合的方式進行處理。充電站建設成本的目標如下：

[minF1=i∈Ici?xi]" " " " （2）

式中：[xi]為0-1變量，當選擇在第 i 個候選址建立電動汽車充電站時，[xi]=1，否則[xi]=0。

[ci=c1i+c2i+c3i] （3）

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

該方法利用遺傳算法求解模型，通過設計遺傳編碼、初始解構建和遺傳變異策略，可以確定充電站的建址位置、建設等級以及各個需求點的分配。該方法旨在最小化充電站建設和運營的綜合成本，同時滿足電動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則且不準確，單一的遺傳算法編碼不能完全表達優化問題的約束。由于需要進行多次迭代和評估，遺傳算法可能會涉及較高的計算成本和時間。同時，盡管遺傳算法能夠進行全局搜索，但仍有可能陷入局部最優解，需與其他算法結合使用以改善。

2） 基于改進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化算法。在算法中，每個優化問題的潛在解都被看作搜索空間中的一個“粒子”。改進的粒子群算法[4]可以通過設置約束處理機制來處理多種約束條件的情況，并改進了標準粒子群算法可能存在的早熟收斂問題。改進粒子群算法以需求點到充電站的距離和最小值作為目標函數，目標函數為：

[Min=abhadabYab]" （4）

式中：[ha]為a點的需求量，[dab]為需求點a與充電站點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。

改進粒子群算法[5]能夠在復雜的搜索空間中尋找較優的充電站選址方案。它通過不斷迭代，優化能力強，以高靈活性方便地通過調整適應度函數來適應不同的選址要求，并且能夠很容易地結合其他算法進行改進，進一步優化性能，適用于城市區域充電站規劃、高速公路服務區充電站選址、工業園區充電站規劃等場景。但該算法的性能對參數（如慣性權重、學習因子等） 比較敏感。不同的參數設置可能會導致完全不同的搜索結果。同時，對建模問題要求較高，需要準確地構建適應度函數和約束條件，以反映充電站選址的實際問題。

3.3 基于解決優化問題的啟發式算法的充電站選址

解決優化問題的啟發式算法是一種模擬自然現象或人類智能行為的算法，用于在合理的時間內找到復雜問題的近似最優解。由于它們能夠在可接受的時間內找到足夠好的解，尤其是在解決實際復雜問題時，這種能力尤為重要。然而，用戶需要對算法進行適當的調整和參數優化，以確保獲得最佳性能。具有代表性的兩種優化問題的啟發式算法為基于改進螢火蟲算法的充電樁選址方法和基于改進飛蛾撲火算法的電動汽車充電站選址法。

1） 基于改進螢火蟲算法的充電樁選址方法。

改進螢火蟲算法[6]的原理主要基于模擬自然界中螢火蟲的發光和相互吸引行為。根據光的傳播特性，亮度會隨著距離的增加而減少，這通常通過一個衰減系數來模擬，它決定了亮度如何隨距離減少，如圖3所示。

改進螢火蟲算法[7]利用混沌運動的隨機性、遍歷性和初值敏感性來提高隨機優化算法的效率。該算法引入了慣性權重，以控制前代個體對后代個體的影響，同時引入了動態步長與對稱邊界變異操作，以解決越界問題并進一步提高種群多樣性。算法的流程通常包括初始化、亮度評估、移動螢火蟲、光吸收、更新和迭代，直到滿足停止準則，如達到預定的迭代次數或解的質量。

定容模型的最小化費用如下：

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

式中：[minC]為費用最小化為目標的最佳選址規劃函數；[C1i、C2i、C3i、C4i和C5i]分別為第i個充電樁的每年投資費用、維護檢修費用、電能損耗費用、輔道建設費用和平均電能消耗成本。mi為1個充電站內的充電樁數量。

基于改進螢火蟲算法的充電樁選址[6]模型求解時，引入狀態變量的余數違反總值，該值衡量了算法中解對約束條件的違反程度。如果一個解的狀態變量的余數違反總值較小，說明這個解更符合問題的約束條件，即更可行，幫助算法在滿足優化目標的同時，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個狀態變量相關的不等式約束條件；c為與狀態變量相關的不等式數量;G為控制變量和狀態變量不等式的總數；j為第j個狀態變量。根據基于改進螢火蟲算法的狀態變量的余數違反總值，可以改變螢火蟲的移動步長因子來對模型進行優化，從而得到最優解。

算法流程主要分為以下幾個步驟：

步驟一：初始化螢火蟲位置和參數，如吸引度系數、光吸收系數、步長因子等。

步驟二：計算每個螢火蟲的適應度，適應度函數通常包括建設成本、運行成本和用戶需求成本等。

步驟三：計算螢火蟲之間的吸引力，更新螢火蟲的位置。

步驟四：應用K-Means聚類進行聚類分析，更新類簇中心。

步驟五：檢查終止條件是否達到最大迭代次數，并輸出最優解。

改進的螢火蟲算法能夠通過多目標優化框架同時處理這些目標，并通過引入適應度函數加權、非支配排序等機制，平衡不同目標之間的沖突，得到更符合實際需求的充電樁選址方案，適合多目標優化。充電樁選址問題通常涉及各種約束條件，如建設地點的地理限制、資源使用限制、距離限制等。改進的螢火蟲算法通過適應度函數嵌入約束處理機制，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，適應動態變化能力強。

盡管改進的螢火蟲算法能夠提供較強的全局搜索能力，但在大規模問題中，尤其是高維度和復雜約束下，收斂速度可能較慢。這是因為螢火蟲算法需要多次迭代以搜索整個解空間，尤其在充電樁選址這樣的大規模問題中，可能需要大量計算時間，收斂速度較慢。隨著問題規模和維度的增大，計算開銷會迅速增長。對于充電樁選址問題，尤其是在大規模城市或多個區域的選址場景下，計算量可能非常龐大，算法的計算時間和存儲需求可能會增加，影響其在實際應用中的效率，高維問題的計算開銷大。

2） 基于改進飛蛾撲火算法的電動汽車充電站選址。

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式算法，具有較強的全局搜索能力。然而，標準MFO算法在實際應用中可能會因局部搜索能力較弱而陷入局部最優解，尤其在電動汽車充電站選址問題這樣多目標且帶有約束的優化任務中，容易產生較差的解。

基于改進飛蛾撲火算法[8]（Moth-Flame Optimization， MFO） 的電動汽車充電站選址方法是一種優化方法，旨在解決電動汽車充電站選址問題，通過模擬飛蛾在尋找光源過程中逐步逼近最優解的過程，以獲得電動汽車充電站的最佳選址方案。飛蛾在尋找最亮光源時，采用一種螺旋形向內逼近的方式進行搜索。標準的飛蛾撲火算法在位置更新時可能導致飛蛾（潛在充電站位置） 集中在局部最優區域。在改進算法中，可以引入其他搜索策略來增強全局搜索能力。例如，在一定概率下，飛蛾可以進行隨機跳躍，跳出當前的搜索區域，避免過早陷入局部最優。該算法簡單易懂，且具有較強的全局搜索能力。

基于改進飛蛾撲火算法進行充電站選址的社會總成本F公式如下所示：

[minF=C1+C2+C3+C4]" （7）

式中：F為社會總成本，[C1]為建設成本，[C2]為年運行維護成本，[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步驟：

步驟一：飛蛾位置初始化。

步驟二：計算每個飛蛾的適應度。

步驟三：更新飛蛾位置（包括混沌初始化、標準更新和局部搜索） 。

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，輸出最優解；如果未收斂，返回步驟2繼續迭代。

基于改進飛蛾撲火算法的電動汽車充電站選址方法具有較強的全局搜索能力。引入混沌映射后，可以進一步增強算法的全局探索能力，避免陷入局部最優解。因此，能夠在廣闊的搜索空間中找到接近全局最優的解，確保全局優化能力強。其自適應適應度函數和多目標加權策略能夠平衡不同目標之間的沖突，從而找到一個多目標優化的均衡解，增強了局部搜索能力，靈活性和可擴展性使其適用于大規模問題。這種方法特別適合于城市綜合交通網絡規劃場景，例如交通流量大的商業區，電動汽車的充電需求高且時間分布較為集中的區域。在這些場景中，改進飛蛾撲火算法可以綜合考慮商業區的建筑布局、停車場位置、交通要道以及人流密集程度等因素。該算法也可應用于高速公路及城鄉公路網絡場景，例如在城鄉公路沿線，充電設施的布局對于促進電動汽車在農村和郊區的推廣使用至關重要。算法可以考慮沿線村莊、城鎮的分布、旅游景點的位置以及當地電動汽車的保有量和使用習慣等因素，以滿足旅游車輛的充電需求，同時帶動當地電動汽車相關產業的發展。

但盡管混沌映射和局部搜索機制可以增強算法的全局搜索能力和局部搜索精度，它們也增加了計算的復雜度。在某些情況下，局部搜索可能導致過擬合，即過度優化了局部區域的解，而忽略了其他潛在的全局最優解，這增加了局部搜索策略的過擬合風險。在面對大規模的多目標優化問題時，可能出現收斂不完全或速度過慢的情況。

4 未來發展趨勢

新能源電動汽車充電站選址的未來發展趨勢涵蓋多個方面，反映了技術、用戶需求和市場動態的演變，是一個多維度、跨學科的復雜議題，涉及能源、交通、環境和經濟等多個領域。以下是一些可能的未來發展趨勢。

4.1 技術創新與電池性能提升

隨著材料科學的進步，新能源電動汽車的電池能量密度將進一步提升，這意味著電動汽車的續航里程將顯著增加，減少用戶對頻繁充電的依賴。快速充電技術的發展將使得電動汽車在30分鐘內充電至80%以上成為可能，大大減少用戶的等待時間。無線充電和動態無線充電等技術的研究與應用[9]，可實現更智能的能源管理和交通優化，快速適應市場需求。對于用戶而言，無線充電無須插拔充電線，車輛只須停在充電區域即可自動開始充電。這在惡劣天氣（如雨雪天氣） 下，用戶無須擔心插拔充電線會弄濕身體或設備，極大地提高了充電的便捷性。在安全性上，因沒有外露的充電線，減少了因電線老化、破損等情況導致的安全隱患。同時，無線充電設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險。

4.2 充電基礎設施的智能化與網絡化

智能充電網絡[10]集成先進的傳感器和通信技術，車聯網（V2X） 技術將與充電站、電網以及其他車輛進行更深層次的數據交換，實現更智能的能源管理和交通優化。車聯網技術可以將電動汽車與交通系統相連接，獲取實時交通信息。當車輛的電量較低時，系統可以根據車輛的位置、目的地以及當前交通狀況，為車輛規劃最佳的充電路徑。例如，在交通擁堵的情況下，系統會引導車輛前往距離稍遠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。充電站狀態實時更新，也可以將其充電設施的使用情況（如空閑充電樁數量、充電樁故障情況等） 實時傳輸給車輛。這樣，車輛在行駛過程中就能提前了解各個充電站的可用性，選擇最合適的充電站進行充電。

4.3 區塊鏈技術在充電站中的應用

將充電樁的運營數據，如充電量、充電狀態、故障情況等實時上鏈，利用區塊鏈的不可篡改和分布式存儲特性，確保數據的真實性和完整性，防止數據被非法篡改和竊取，保障運營數據安全和用戶隱私。區塊鏈技術可以在自動計費與結算、設備維護與管理中節約充電站運營成本，在設備采購與維護溯源上，可以記錄這些設備的采購來源、生產過程、安裝調試、維修保養等信息，實現設備全生命周期的溯源管理，確保設備的質量和安全。未來，區塊鏈技術在充電站中的應用將會越來越廣泛。

4.4 綠色可持續化

電動汽車和充電站的發展將有助于減少交通領域的溫室氣體排放，對抗全球氣候變化。充電站的建設和運營將更加注重環境友好和社會責任，如使用可回收材料、減少噪聲和光污染等，促進可持續發展。

綜上所述，未來發展趨勢將是一個綜合性的進程，涉及技術創新、基礎設施建設、能源管理、用戶體驗等多個方面。隨著技術的進步和市場的發展，可以預見一個更加智能、便捷、環保的電動汽車充電網絡將在未來形成。

5 結束語

充電站的選址應優先考慮市場需求，即電動汽車密集和使用頻率高的區域，如城市中心、商業區、交通樞紐等；其次考慮現有基礎設施的配套情況，包括電力供應的穩定性、道路網絡的通達性以及周邊環境的兼容性；最后關注充電技術的成熟度和兼容性，確保新建充電站能夠適應未來技術升級和市場變化。本文所論述的選址方法目前應用較為廣泛，但仍存在模型復雜、容易陷入局部最優解以及實際選址時無法直接套用模型算法，導致理論與實踐無法融合的情況。未來，通過技術創新、充電基礎設施的智能化與網絡化、區塊鏈技術的應用，研究出模型更為簡單、應用場景更為廣泛的選址方法。

參考文獻：

[1] 王震坡，張普琛，孫逢春，等.新能源汽車管理與服務關鍵技術研究綜述[J].中國公路學報，2024，37（3）：82-97.

[2] 鄧蜜.供需經濟視角下的充電站選址研究綜述[J].對外經貿，2024（11）：42-46.

[3] 柳林，于娜，房國忠.基于改進P-中位的電動汽車充電站選址定容方法研究[J].吉林電力，2024，52（3）：19-22，39.

[4] 彭國財，鄧玉珍，張鄰.基于遺傳算法的電動汽車充電站選址定容研究[J].科學技術創新，2024（2）：1-4.

[5] 張良力，馬曉鳳.基于改進粒子群算法的新能源汽車充電站選址方法[J].吉林大學學報（工學版），2024，54（8）：2275-2281.

[6] 郝雅云.一種改進螢火蟲算法及其應用[D].北京：華北電力大學，2019.

[7] 李亞楠.基于改進螢火蟲算法的充電樁選址定容優化方法[J].中國新技術新產品，2024（10）：17-19.

[8] 李宏玉，張孝民，姜晨輝，等.基于改進飛蛾撲火算法的電動汽車充電站選址[J].電氣自動化，2023，45（5）：113-114，118.

[9] 洪海杉，洪月瓊，孫旭東，等.汽車無線充電研究及未來趨勢[J].時代汽車，2024（12）：10-12.

[10] 蔣瑋，王曉東，楊永標，等.電動汽車電池組智能管理及其無線傳感器網絡路由協議[J].電力系統自動化，2015，39（18）：62-68.

【通聯編輯：唐一東】