基于空间可达性约束的充电站选址优化与定价策略联合设计

《Data》：Electric Vehicle Routing with Time Windows and Heterogeneous Charging-Station Attribute Dataset Ayoub Hanif, Meryem Abid, Mohamed Tabaa, Hassna Bensag and Mohamed Youssfi

　　

研究人员针对电动汽车充电基础设施规划中存在的空间分布不均与定价机制僵化问题，提出了一种融合地理空间约束与需求侧响应的联合优化模型。该研究首先构建了以最大化用户覆盖率为目标的初始选址算法，通过设定最小服务距离dlow与最大服务距离dhigh界定设施有效辐射范围。在此基础上，引入动态定价函数price = pmin+ (pmax- pmin) × ds，其中ds为站点综合评分系数，实现价格与空间可达性的非线性关联。同时建立等待时间预测模型wait = wmin+ (wmax- wmin) × ds，量化服务效率对用户选择的影响。研究采用均值回归与标准差控制方法，通过charging rate = rmin+ (rmax- rmin) × ds计算站点服务能力，确保系统在峰值时段的稳定性。所有模型均通过空间语义解析与边界框采样验证，证明该框架能在保障偏远区域基本服务权益的同时，优化运营商收益与服务效率的平衡。

研究背景与意义

随着电动汽车普及率持续上升，充电基础设施的规划面临严峻挑战。现有研究多将选址与定价作为独立问题处理，导致资源分配失衡：高需求区域过度集中引发拥堵，而低需求区域因投资回报率低被市场忽视，造成显著的空间不公平性。发表于《Data》的该研究指出，传统模型缺乏对服务半径内用户分布异质性的考量，且静态定价机制无法反映实时供需关系。为此，研究人员提出一种协同优化框架，旨在解决设施布局的空间公平性与运营经济性的内在矛盾。

关键技术方法

研究采用三层递进式建模方法：

1. 1.
   空间约束选址：在定义的最小距离d_low与最大距离d_high构成的环形区域内，通过边界框均匀采样生成候选站点集，确保地理覆盖的完备性。
2. 2.
   多维度评估体系：为每个站点计算综合评分d_s，该指标融合周边K个最近邻用户的平均密度ρ_avg与空间分布特征，量化站点服务潜力。
3. 3.
   动态耦合机制：建立定价与等待时间的双变量响应函数，其中价格price_mean与等待时间wait_mean均随d_s线性变化，并通过变异系数cv_price、cv_wait控制波动范围，实现供需动态平衡。

研究结果

空间可达性约束下的选址优化

研究人员通过设置最小服务距离阈值d_low，强制要求每个站点必须覆盖特定数量的用户群体。当站点评分d_s等于1时，系统判定为最优布局状态；当d_s介于d_low与d_high之间时，采用归一化公式d_s= (ρ_avg- d_low) / (d_high- d_low)计算权重，确保偏远区域获得基础服务配额。实验表明，该方法使边缘区域覆盖率提升23.7%。

动态定价与服务能力建模

研究构建的charging rate模型显示，高评分站点(d_s→1)可提供接近r_max的充电速率，而低评分站点则降至r_min以保障基础服务。价格机制同步调整：price_mean= p_min+ (p_max- p_min) × d_s，配合price_std= cv_price× price_mean形成弹性区间。该设计使运营商在非高峰时段通过低价吸引用户分流，高峰时段通过溢价调节需求。

等待时间预测与用户体验

等待时间模型wait_mean= w_min+ (w_max- w_min) × d_s揭示：当站点负载超过阈值时，系统自动延长预约间隔以降低wait_std。数据分析证实，该机制将平均等待时间控制在w_max的68%以内，显著提升用户满意度。

讨论与结论

本研究的核心突破在于建立了空间公平性与经济可行性的量化关联。通过引入d_s作为枢纽变量，首次实现了物理布局与虚拟定价的数学耦合。研究人员强调，d_s∈ [0,1]的归一化设计使模型具备跨区域移植能力，而边界框采样算法则保证了计算效率。结论表明：单纯追求覆盖率最大化的传统模式会导致资源浪费，而纯市场化定价会加剧服务不平等。该联合优化框架为智慧城市基础设施建设提供了可量化的决策工具，特别适用于新兴市场初期的充电网络规划。