固定式和移动式电动车充电站均等部署的两阶段随机优化模型
最优化与控制
2026-02-03 v1
摘要
电动车 (EV) 广泛采用的最大障碍之一是可靠且均等的充电基础设施的缺失。 poorly located 的充电站会造成覆盖缺口，减缓 EV 的采用，尤其在服务不足的社区。本文提出了一个用于固定式和移动式充电站 (FCSs 和 MCSs) 在多个区域和时段的最优部署的两阶段随机混合整数规划模型。初始阶段采用 Edge Scanning Algorithm for a Single Refueling Station (ESS) 的有限支配集识别候选位置，该方法为连续位置方法。我们修改 ESS 算法以纳入现有公共充电站，从而避免冗余覆盖。在本模型的第一阶段，基于长期交通模式、预算约束和社会经济因素分配 FCSs，以确保稳定的基线覆盖。第二阶段根据短期需求波动和不确定性动态分配 MCSs，以最小化搬迁成本同时最大化覆盖。我们采用情景基方法捕获需求的变动性。真实网络上的数值实验表明，该模型具有增强系统韧性和减少未满足需求的能力。这些发现为寻求开发可访问且需求响应型 EV 充电基础设施的规划者和政策制定者提供了实用见解。
引用
@article{arxiv.2602.02333,
title = {A Two-Stage Stochastic Optimization Model for the Equitable Deployment of Fixed and Mobile Electric Vehicle Charging Stations},
author = {Hamid Najafzad and Moddassir Khan Nayeem and Fuhad Ahmed Opu and Omar Abbaas and Gabriel Nicolosi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.02333},
year = {2026}
}