大城市 EV 充电站运营商的智能路由规划：以伊斯坦布尔为案例
神经与进化计算
2025-10-03 v2
摘要
电动汽车 (EV) 的快速增长使得以可持续方式管理充电基础设施更加重要。充电站网络的扩张，尤其是在大城市，为充电点运营商 (CPO) 在规划维护和维修活动方面带来了严重的日志istical 挑战。低效的现场人员管理可能导致时间浪费、高运营成本和资源浪费。本研究提出了一种集成方法，用于优化 EV 充电网络维护操作的规划。该方法采用 K-means 聚类算法对充电站按地理邻近性进行分组，并使用遗传算法计算组之间的最短路径。该方法使用 Python 开发，并应用于由 100 个伊斯坦布尔 EV 充电站组成的数据集。考虑到伊斯坦布尔的人口密度、交通密度和资源限制，该研究中提出的路线规划方法在此类大城市中具有巨大的潜力。根据测试的不同参数配置，最有效的场景相较于依据顺序数据布局创建的参考路线，实现了约 35% 的距离节省。虽然参考路线提供了一个简单的比较，但该研究提出的解决方案将使大城市如伊斯坦布尔的现场操作能够更有效、计划性和可扩展性。未来研究计划将整合实时因素，如交通状况和现场技术人员限制。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.21369,
title = {Smart Routing for EV Charge Point Operators in Mega Cities: Case Study of Istanbul},
author = {Onur Yenigun and Gozde Karatas Baydogmus and Kazim Yildiz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21369},
year = {2025}
}