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基于轨迹数据的电动出租车充电站选址定容研究

摘要

随着环境污染和化石能源危机的日益突出，全球对于减少尾气排放、提高能

源利用效率的需求越发迫切。新能源汽车因其零排放、低能耗的特点成为了解决

交通能源危机和环境污染问题的重要途径。在新能源汽车中，电动出租车由于其

在城市中长时间运行的特性备受关注。然而，电动出租车的快速普及也对充电基

础设施提出了更高的要求，特别是充电站的位置选择与充电桩数量的配置显得尤

为重要。因此，本文以电动出租车充电站的选址和定容问题为研究主题，旨在探

讨如何合理规划充电站的位置及确定充电桩的数量，以满足电动出租车的充电需

求，提高充电系统的效率和可持续性，主要完成工作如下：

首先，以深圳市的路网地图数据建立了深圳市中心城区道路网络拓扑模型，

接着，结合深圳市的出租车轨迹数据，采用Stop/Move模型与VSLC算法对电动

出租车开始运营的时空分布进行建模和识别。同时利用轨迹数据对电动出租车出

行OD概率、电动出租车出行最短路径及能耗进行计算。

其次，基于前序工作，引入强化学习的核心思想，通过建立不同状态下电动

出租车司机可能采取的不同动作的奖励值模型，对电动出租车的运营行为决策进

行模拟仿真，以获得在电动出租车司机做出最佳决策情况下，充电需求负荷的时

空分布。

再次，构建了基于聚类和排队论的电动出租车充电站选址定容规划模型。针

对充电站选址，采用k-medoids算法结合改进的灰狼算法对充电需求点进行聚类，

以寻找最佳匹配充电需求点的选址方案。在充电站定容方面，应用M/M/k排队论

方法，综合考虑各区域的充电需求量，对聚类规划好的选址结果进行充电站容量

配置，以确保充电需求与充电站容量之间的有效匹配。综合考虑充电站运营商盈

利性和电动出租车司机便利性等因素，建立评价函数，对充电站选址定容结果进

行客观评估。

最后，将最优充电站选址定容规划方案与深圳市现有充电运营商充电站位置

分布进行对比，验证方案的有效性。主要内容包括：①对选址方案与现有充电站

建站地址的成本函数和空间分布进行比较，以此验证选址定容规划模型和算法的

有效性。②结合最优选址方案中的建站位置和充电需求点位置与深圳市充电站周

围的实际情况，综合分析本文构建的选址定容优化模型的可行性。结果表明，通

过本文方法规划的充电站位置和容量方案，能够有效解决充车桩供需不匹配的问

题。同时，还能有效应对充电站利用率低、盈利困难的问题，确保充电站运营商

的盈利，并提升电动出租车司机充电的便捷性。

关键词：电动出租车；轨迹数据；强化学习；充电负荷；充电站选址定容

StudyOnElectricTaxiChargingStationSitingAnd

CapacityDeterminationBasedOnTrajectoryData

Abstract

Asenvironmentalpollutionandthefossilenergycrisisbecomemoreandmoreprominent,

theglobaldemandforreducingtailpipeemissionsandimprovingenergyefficiencybecomesmore

andmoreurgent.Newenergyvehicleshavebecomeanimportantwaytosolvethetransportenergy

crisisandenvironmentalpollutionproblemsduetotheirzero-emissionandlowenergy

consumptioncharacteristics.Amongthenewenergyvehicles,electrictaxishaveattractedmuch

attentionduetotheirlong-timeoperationincities.However,therapidpopularityofelectrictaxis

alsoputsforwardhigherrequirem