基于大规模轨迹数据理解全电动出租车服务的充电动态
物理与社会
2023-01-18 v2
摘要
准确理解充电活动的“何时、何地及为何”对于电动共享出行服务的最优规划与运营至关重要。本研究利用中国深圳全市域全电动出租车车队的独特轨迹数据，从系统层面与个体司机视角出发，呈现了首批针对全电动共享出行系统充电行为动态的研究之一。电动出租车（ET）轨迹数据包含超过 20,000 辆 ET 在一个月内的详细出行信息。结合轨迹与充电基础设施数据，我们揭示了基础设施利用、时空充电动态以及个体司机层面充电偏好方面的显著规律性。具体而言，我们发现系统层面充电活动的时间与空间分布均呈现强烈的日内与每日规律性，且多数充电活动由司机的排班安排诱发。进一步，在 425 个充电站中，我们观察到司机对一小部分充电站表现出强烈偏好，且幂律分布可较好刻画各充电站的充电频次。最后，我们表明司机的排班安排同样主导个体充电行为，且个体层面存在极为稳定的每日充电模式。本研究的结果与发现可为其他城市的电动共享出行规划与运营提供经验与启示，并为未来电动共享出行服务建模研究提供重要依据。
引用
@article{arxiv.2109.09799,
title = {Understanding charging dynamics of fully-electrified taxi services using large-scale trajectory data},
author = {Tian Lei and Shuocheng Guo and Xinwu Qian and Lei Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.09799},
year = {2023}
}