用于规划二级电动汽车充电基础设施的统一框架

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：A unified framework for siting Level 2 electric vehicle charging infrastructure

电动汽车充电站多目标优化模型及公平性成本平衡研究，采用混合整数规划方法，综合需求预测、社会公平与电网容量约束，构建帕累托前沿分析框架，通过匹兹堡和西雅图案例验证模型有效性，揭示充电站部署的几何拐点规律，指导城市差异化投资策略。

　　

Felix Ayaburi|吴永晨|Kevin Bamwisho|Bikram Panthee|Alexandra M. Newman|Hojun Choi|Corey Harper|Amritanshu Pandey

美国科罗拉多矿业学院机械工程系，科罗拉多州戈尔登市，80401

摘要

随着电动汽车的普及，需要建立能够服务于富裕、交通繁忙地区以及低收入、服务不足社区的公共充电站。我们开发了一个混合整数规划模型，通过平衡公平性、用户需求和成本来优化充电基础设施的选址。该模型在现有研究的基础上进行了扩展，不仅关注公平性和需求，还整合了校准后的成本估算、基于峰值负荷变压器分析得出的电网容量限制，并系统地探索了帕累托有效前沿。在匹兹堡和西雅图地区的案例研究中，我们发现这一前沿迅速饱和，其中某些“拐点”处实现了投资水平的平衡。对于匹兹堡，建议在91个普查区域内安装约374个充电站，成本为322万美元；而西雅图由于城市规模更大、结构更复杂，所需充电站数量更多（816个），成本为702万美元。这些基于实际分析和理论的解决方案为经济高效且公平的电动汽车充电设施部署提供了明确的指导。

引言

全球范围内，向电动汽车（EV）的转型正在加速，这一趋势源于减少温室气体排放和降低对化石燃料依赖的需求（国际能源署，2024年）。随着电动汽车在较不富裕驾驶者中的普及（Wang等人，2026年），建立可靠且易于使用的充电基础设施变得至关重要，尤其是公共充电站。然而，目前的充电设施分布往往优先考虑高流量（即高需求）区域，导致许多社区缺乏足够的充电选择。这种差异不仅阻碍了电动汽车的推广，还加剧了清洁交通资源获取方面的不平等（Fan和Harper，2024年）。向电动出行的转型带来了显著的环境和健康效益，尤其是对于那些受化石燃料车辆造成的空气污染影响较大的社区。此外，电动汽车使用过的电池在寿命结束后不再被废弃，而是越来越多地得到再利用（Ghotge等人，2021年；Graber等人，2020年），这体现了电动汽车在整个生命周期中的环境效益。然而，如果没有公平的充电设施接入，这些社区可能会在这一转型过程中被忽视。因此，实现充电设施的公平分配对电力分配网络提出了新的挑战。大规模的充电需求可能会超出现有基础设施（如变压器和电缆）的承载能力，导致拥堵、升级成本增加以及可靠性问题，尤其是在缺乏前瞻性规划的情况下。因此，电动汽车基础设施规划必须超越需求预测和成本考量，同时考虑电网容量和社会公平性的限制。

我们的研究旨在解决这些差异，同时满足不断增长的电动汽车需求并保持电网的可靠性。具体而言，我们开发了一个三目标模型，用于优化二级电动汽车充电站（Level 2 EV charging stations）的选址和规模（图1）——考虑公平性、需求和电网升级成本。我们选择二级充电站作为研究对象，因为它们：（i）是公开可用的（与通常位于私人住宅且充满电需要近两天的初级充电站不同）；（ii）更适合在“目的地”（如家庭或工作场所）使用，因此公平性因素至关重要。我们的优化模型使用权重因子来评估各目标之间的权衡，以找到在经济效益和社会责任与电网可靠性之间取得平衡的解决方案。我们将该模型应用于宾夕法尼亚州匹兹堡和华盛顿州西雅图的案例研究。分析结果揭示了一些重要发现和挑战。例如，在匹兹堡，尽管某些地区在公平性和需求方面得分较高，但由于电网和停车限制，仍无法增加充电站数量。这种模型优先级与实际可行性之间的脱节揭示了一个更广泛的问题：优化充电站布局不仅需要识别需求区域，还需要与现有基础设施相匹配。为此，模型不仅根据公平性和需求确定高需求区域，还平衡了成本和基础设施限制（如电网容量和停车可用性）。两个案例研究都表明，超过一定数量的充电站后，新增站点带来的公平性和需求提升有限，但成本却大幅增加。这些发现有助于城市确定可行的部署地点及其最大影响力，为战略规划提供依据。这项工作也为可持续城市基础设施研究提供了可扩展的、数据驱动的方法，兼顾了社会公平性和技术可行性。

本文结构如下：第2节回顾了有关电动汽车充电基础设施的相关文献，包括对交通需求和公平性的考虑及其对电网的影响。第3节详细介绍了我们的方法论，包括三目标混合整数规划模型的开发和实施。第4节描述了用于构建模型中需求、公平性、电网容量和成本组成部分的数据集，这些数据集分别应用于匹兹堡和西雅图。第5节报告了模型结果，包括基线部署情况、完整解决方案空间的结构以及每个城市的帕累托有效前沿。第6节总结了研究发现，比较了两城市的模式，并总结了模型的主要局限性。最后，第7节提出了结论性意见和未来研究及部署规划的建议。

文献综述

电动汽车（EV）充电站的最佳选址和规模问题在交通规划、电力系统工程和公共政策等多个领域受到了广泛关注。虽然现有模型已经考虑了需求、公平性和/或电网限制，但将这三个概念整合起来的研究仍然较少。本研究通过开发一个统一的优化框架，共同考虑了电动汽车基础设施选址和规模的这三个方面，填补了这一空白。

方法论 - 三目标优化模型

本研究开发了一个三目标优化模型，用于指导电动汽车充电站的布局，以最大化需求覆盖范围、促进社会公平性并最小化基础设施成本。该模型直接基于Lezcano等人（2025年）提出的双目标空间框架，他们利用标准化的人口统计指标来捕捉短期需求和公平性。

数据描述

本研究利用了多样化的空间、人口统计、基础设施和电力系统数据集，对宾夕法尼亚州匹兹堡和华盛顿州西雅图的充电站选址进行了案例研究。选择这两个城市作为案例研究区域，是因为它们在人口密度、种族构成、电动汽车普及率和电网基础设施年龄方面存在差异。同时，通过比较这两个城市的基础设施建议，我们可以识别出哪些是特定于城市的因素，哪些是普遍存在的。

结果

本节展示了将三目标电动汽车充电站选址和规模模型应用于美国两个城市（宾夕法尼亚州匹兹堡和华盛顿州西雅图）的实证结果。分析过程遵循了建模工作流的步骤。首先，我们展示了在中性权重下得出的基线部署情况，这些基线方案提供了一个参考点，说明了在没有单一政策优先级的情况下模型的表现。随后，我们考察了完整解决方案

讨论与局限性

匹兹堡和西雅图的实证结果共同表明，多目标优化有助于清晰地理解电动汽车充电部署中的权衡关系，以及每个城市帕累托前沿的几何形态如何反映需求分布、公平性限制和成本结构。尽管这两个城市在规模、需求和可行站点的空间分布上存在显著差异，但仍有一些一致的模式出现。

结论与未来建议

本研究展示了如何通过三目标优化来制定透明、合理且适应不同城市环境的电动汽车充电部署决策。通过同时考虑需求满足（α₁）、公平性（α₂）和成本（α₃），并通过明确计算帕累托前沿，我们将临时性的选址方法转变为基于原则的高效且严格受约束的解决方案。在匹兹堡和西雅图中，我们观察到一种共同的模式：

CRediT作者贡献声明

Felix Ayaburi：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件开发、方法论设计、数据分析、数据整理。吴永晨：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件开发、方法论设计、数据分析、数据整理。Kevin Bamwisho：可视化、验证、软件开发、数据分析、数据分析、数据整理。Bikram Panthee：初稿撰写、数据分析