面向公平电动车充电基础设施设计的区域性交通建模

电动汽车（BEV）的广泛采用有望缓解与排放相关的健康影响，尤其是对于因暴露于交通相关空气污染而处于不利地位的低收入社区。然而，设计有效的充电基础设施需要一种考虑到 mobility 模式跨司法管辖区本质属性的区域性建模方法。本研究强调了区域性建模在优化充电站部署和评估公平优先社区环境正义影响方面的重要性。我们提出了一种大规模区域性交通建模分析，利用云基于平台 Mobiliti 进行，采用并行离散事件仿真以实现快速计算。我们的ethods 通过分析旧金山湾区超过 1900 万次行程，确定电动汽车在典型一天中可能需要充电的阈值点，从而识别充电基础设施的空间需求密度。通过将这些 originate 于公平优先社区之外的行程转换为电动汽车，我们量化了这些脆弱区域内可能的排放减少。该区域性建模框架捕捉了旅行行为、车辆特性与充电需求之间复杂的相互作用，同时考虑跨市边界的基础设施互联性。这一研究表明，区域性建模在设计公平的 BEV 充电网络方面至关重要，以解决环境正义问题。本研究的发现为部署最大化可达性、最小化续航焦虑并优先考虑交通排放负担不均的社区健康与福祉的充电基础设施部署策略提供了依据。