电动汽车租赁换电设施布局研究

安实，赵晓晨，王健

（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，黑龙江　哈尔滨　150090）

电动汽车租赁换电设施布局研究

安实，赵晓晨，王健

（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，黑龙江哈尔滨150090）

电动汽车租赁服务已成为城市公共交通中的重要组成部分，为了使电动汽车租赁服务在城市中有效运行，兼顾租赁服务换电设施的选址布局尤为重要。文中在分析电动汽车租赁换电设施选址影响因素及满足公共服务设施建站原则的基础上，建立了基于用户到租赁换电设施距离最小化和电动汽车在租赁换电站内逗留时间最小化的选址模型，得到了租赁换电设施最优选址方案，并给出了求解算法，最后通过算例对模型和算法进行了验证。

城市交通；电动汽车；租赁换电设施；遗传算法；选址模型

面对能源危机和环境保护的双重压力，使用清洁能源的电动汽车应运而生。电动汽车租赁作为新的公共交通方式可以给城市交通发展带来前所未有的变化，有效缓解城市交通运力不足、交通拥堵和停车难的问题。电动汽车租赁换电设施是由租赁停车场、常规充电机和换电服务台组成的集租车和换电于一体的电动汽车综合服务设施，由电动汽车租赁公司负责建造，为该公司所租车辆提供换电服务。这些设施白天为电动汽车提供换电服务、为电动汽车租赁者提供租车服务，晚上提供夜间停车及整车充电服务。作为电动汽车普及必备的设施，换电设施的兴建势在必行。在换电设施兴建领域，美国特斯拉公司于2013年底在横跨美国的高速公路上建立了完整的太阳能充电站体系。随着电动汽车技术的成熟，中国在电动汽车租赁领域也有了长足发展，杭州微公交体系的发展给中国电动汽车租赁服务的普及提供了试点。在国内，以换电为主的集中换电模式是电动汽车租赁服务的发展主流。研究汽车共享的短时租车模式下的电动汽车租赁换电设施的布局在当前具有十分显著的社会意义。

目前，针对电动汽车换电设施选址的文献有很多。在宏观方面，主要对建站服务能力、可行性、建站原则及标准、约束布局的影响因素、分析比较不同区域换电设施建设需求及建设成本等方面进行研究。在微观方面，主要针对选址模型及具体算法进行研究。但针对换电设施服务功能改进的研究较少。该文考虑到电动汽车换电站同时提供电动汽车租赁服务，研究电动汽车租赁换电设施的选址问题，分析影响租赁换电服务设施选址的因素，构建电动汽车租赁换电设施选址模型，以同时决策租赁换电设施的建址位置及各个建址点需要配备多少电动汽车等问题。

1　影响电动汽车租赁换电设施选址的因素

1.1电动汽车租赁需求量

（1）预测电动汽车规模。以以往汽车市场规模作为基础数据对未来汽车市场规模进行预测。通过对比各种预测方法并分析电动汽车市场的发展规律，选取回归方法，通过对影响汽车发展的因素进行分析，确定人口规模及GDP为影响因素，回归分析影响因素和汽车市场规模之间的关系，得到汽车市场规模回归方程，预测未来年汽车市场规模。

（2）预测电动汽车分担率。依据BASS扩张模型预测电动汽车在未来汽车市场中所占比例。由于电动汽车的发展在国内尚处于初级阶段，难以取得大量历史数据，采用类比法，将传统汽车作为类似产品，分析电动汽车及传统汽车的发展特性，对比关键影响因素，获得电动汽车市场扩张的关键参数。其中，外部影响因素选取政策对策发展、经济社会背景及竞争替代产品，内部影响因素选取价格、使用年限及用户便利性。

（3）预测规划区域电动汽车租赁需求。采用调查问卷形式统计居民电动汽车租赁意愿和购买意愿，根据预测得到的规划区域电动汽车保有量预测该区域电动汽车租赁需求量。

1.2电动车需求点及租赁备选点位置

（1）电动车租赁需求点位置。依据地形和土地性质将规划区域划分为若干个交通小区，对每个交通小区进行电动车需求讫点分析，集聚交通小区的各讫点电动车需求量于一点作为该交通小区的电动车需求点。在一定的时间内，需求点位置及电动车数量是一定的，将电动车需求数量少的相邻交通小区合并，最终得到租赁换电设施的电动车需求点。

（2）租赁换电设施备选点位置。租赁换电设施备选点位置的选取需考虑以下几个方面：1）电动车需求点。租赁换电设施的布点分布应与电动车需求点的分布一致。2）社会环境。选择固有停车场或公交总站、改建加油站等作为初始选址点。3）环保安全。选址时注意噪声污染对周围环境的影响，选择离变电站近的地方布设。

1.3电动汽车平均入站率和平均换电时间

电动汽车的换电行为受用户习惯、电池容量及周围环境变化的影响，到达租赁换电设施的数量具有不确定性。假设到达租赁换电设施准备换电的电动汽车数量为d，租赁换电设施内换电服务台数量为N，当0≤d≤N时，无需排队全部接受换电服务；当d>N时，d-N辆电动汽车需要排队等候，按照先到先服务的顺序接受换电服务。

电动汽车的平均入站率受租赁换电设施辐射半径内电动汽车需求量及租赁换电设施规模的影响，可通过对比城市加油站汽车平均入站率获得租赁换电设施电动汽车平均入站率。平均换电时间与换电站员工操作熟练程度及电池容量有关，参照国内外换电站的换电时间确定。

1.4电动汽车充换电模式

（1）常规充电。又称慢充，充电时间较长，一般采用较小电流即可为电动汽车提供充电服务，充电设施可使用车载充电机或小型充电桩。车载充电机作为标配放置于电动汽车后备箱里，小型充电桩可安装在小区、大型商场的停车场或租赁换电设施里，供电动汽车就近选择充电。小型充电桩特别适合于租赁换电设施内安装，供夜间整车充电。

（2）快速充电。又称应急充电，一般充电时间为几分钟到几十分钟，补充电池电量至总容量的70％～80％。由于电动汽车的充电时间与汽车加油时间相仿，在建设快速充电站时可以将距离供电网近的加油站点作为快速充电的备选站点。

（3）换电。电池更换速度较快，又有一套系统的作业方式，几分钟即可完成操作，在用时上是几种方式中最短的。对于换电服务设施的选址，结合租赁停车服务设施选址一起考虑，着重研究集换电和租赁服务于一体的电动汽车服务设施选址。

2　电动汽车租赁换电设施选址规划模型

电动汽车租赁换电设施选址在国内还没有形成系统的理论方法，为了进一步简化分析，将每个交通小区的电动汽车租赁需求量集中于一点作为电动汽车租赁需求点，该点位于交通小区电动汽车租赁需求量最大处，便于计算电动汽车租赁换电设施位置和电动汽车租赁者之间的距离。由于租赁换电设施提供夜间停车和电池换电服务，为了更准确确定电动汽车租赁换电设施的位置，以区域内租赁者与租赁换电设施之间的距离和电动汽车在租赁换电设施内换电平均逗留时间最短作为模型建立的目标，使系统内的服务水平最高。

2.1模型构建

某区域的汽车租赁公司要建设电动汽车租赁换电设施，已知该规划区域有n个租赁需求点Vi（i=1，2，…，n），其中第i个租赁需求点的坐标为（xi， yi）；i点的租赁需求量为ti；备选租赁换电设施为Wj（j=1，2，…，S），最多有S个租赁换电设施备选点；m为租赁公司拟建租赁换电设施个数，其中第j个租赁换电设施备选点的坐标为（αj，βj）。设第j个租赁换电设施备选点的电动汽车储存量为pj，第j个租赁换电设施备选点服务于第i个租赁需求点的电动汽车数量为aij。

2.1.1电动汽车租赁设施选址目标函数

以规划区域内所有电动汽车需求点到租赁点的总距离为衡量标准，数学表达式如下：

2.1.2电动汽车换电设施选址目标函数

以规划区域内所有电动汽车在换电设施内的总逗留时间为衡量标准，数学表达式如下：

式中：Ws为电动汽车在租赁换电设施内的平均逗留时间。

假设电动汽车在租赁换电设施内排队等候换电的过程符合标准多服务台排队模型，即电动汽车换电入站率为λ，平均换电时间为1/μ；每个电动汽车租赁换电设施设c个换电设施，假设电动汽车到达服从泊松分布、换电时间服从负指数分布。则平均逗留时间Ws的数学表达式如下：

2.1.3电动汽车换电设施选址的约束条件

为保证电动汽车租赁服务的有效运行，要求租赁换电设施的电动汽车供应量大于或等于租赁需求点的电动汽车需求量、每个电动汽车租赁换电设施的电动汽车供应量等于各租赁需求点到该租赁换电设施的租车量之和、每个电动汽车租赁需求点的电动汽车需求量等于该租赁需求点到各租赁换电设施的租车量之和、租赁公司拟建租赁换电设施个数m不大于租赁换电设施备选点的个数，即：

2.1.4电动汽车租赁换电设施选址的目标函数

为确定电动汽车租赁服务和换电服务在租赁换电设施选址规划中各自所占的重要程度，引入权重值η，其取值为换电服务重要度与租赁服务重要度之比，0<η<1。权重的取值有多种衡量标准，这里依据电动汽车租赁和换电服务功能对使用电动汽车的居民产生的影响程度来选取衡量指标，选取电动汽车租赁普及率、换电服务模式（快充、慢充、换电）所占比例、专家经验及居民倾向调查等指标作为衡量指标。η取0.4。则规划区域内电动汽车租赁换电设施优化选址模型为：

2.2模型算法

与传统算法相比，遗传算法对数据要求低，不受搜索空间限制，可同时考虑多种目标函数及约束，故采用遗传算法对电动汽车租赁换电设施选址模型进行求解，适应度函数f=min T。

运算过程如下：1）采用扫描法获得初始种群。2）将初始种群分别代入适应度函数中，得到各条染色体的适应度函数值，并按照从大至小的顺序排列。3）依照概率0.25选择初始种群中的较优解直接复制到下一代。4）将剩余的初始种群进行交叉和变异，产生新一代种群。交叉概率pc=0.6，变异概率pm=0.01。5）当交叉和变异达到最大迭代次数时，算法终止。

运用电动汽车租赁换电设施选址规划模型，通过以上运算，可求出租赁换电设施的建设数量m及每个租赁换电设施的电动汽车供应量pj。

3　算例验证

下面以某市汽车租赁公司在某区域为电动汽车租赁换电设施选址为例加以说明。该规划区域面积为10 km2；至2020年，该区域人口密度为4 500 人/km2；电动汽车保有量为9％，电动汽车需求量为1 350辆。将该区域划分为10个交通小区，各小区电动汽车位置及数量如表1所示。

表1　电动汽车位置坐标及数量

该汽车租赁公司预先选定备选租赁换电设施6 座，各备选租赁换电设施位置坐标如表2所示。

表2　备选租赁换电设施位置

根据调查，该区域电动汽车换电入站率为40 辆/h，换电服务台服务率为12辆/h，每座租赁换电设施计划配备5个换电服务台。根据模型计算可得规划区域内最优租赁换电设施建设数目为4座，分别为备选租赁换电站点2、3、4和6，其坐标和每个租赁换电设施的电动汽车泊位供应量如表3所示。

表3　计算结果

从表3可以看出：租赁换电设施的选址基本满足城市电动汽车服务设施建设的基本要求。拟建4座标准租赁换电设施，分设电动汽车租赁充电区和换电服务区，各功能区具体面积及布局参照城市加油站和停车场布设，此处不赘述。

4　结语

该文在分析电动汽车租赁换电设施选址影响因素的基础上，充分考虑电动汽车租赁和换电两种服务功能的用户便利性，建立了基于用户到租赁换电设施距离最小化和电动汽车在租赁换电站内逗留时间最小化的选址模型。其创新之处在于提出了具有两种服务功能（租赁和换电）的电动汽车服务设施选址模型，并提出了该模型的算法。不足之处在于未考虑过路电动汽车的换电需求，这也是今后的延伸研究方向。

［1］应夏晖，李锦霞，陈锦生.电动汽车充电站的选址优化研究［J].交通科技与经济，2014，16（1）.

［2］陈峻，刘东，陈学武，等.城市停车设施选址模型与遗传算法设计［J].中国公路学报，2001，14（1）.

［3］任玉珑，史乐峰，张谦，等.电动汽车充电站最优分布和规模研究［J].电力系统自动化，2011，35（14）.

［4］张国亮，李波，王运发.多等级电动汽车充电站的选址与算法［J].山东大学学报：工学版，2011，41（6）.

［5］夏德建.电动汽车研究综述［J].能源技术经济，2010， 22（7）.

［6］褚叶祺，翁晓冬.电动汽车微公交商业模式研究：以杭州市为例［J].浙江工业大学学报：社会科学版，2014， 13（3）.

［7］陈荣章，袁好.电动汽车租赁模式研究及可行性分析［J].北京汽车，2014（2）.

［8］郭艳东.城市电动汽车充电站研究［D].北京：华北电力大学，2013.

［9］冯亮.电动汽车充电站规划研究［D].天津：天津大学， 2013.

［10］Yu（Marco）Nie，Mehrnaz Ghamami.A corridor-centric approach to planning electric vehicle charging infrastructure［J].Transportation Research Part B： Methodological，2013，57（11）.

［11］Seyed Mohammad Nourbakhsh，Yanfeng Ouyang.A structured flexible transit system for low demand areas［J].Transportation Research Part B：Methodological，2012，46（1）.

U491.1

A

1671-2668（2016）01-0033-04

2015-04-11