充电基础设施是电动汽车的电能供给者,其合理布局是电动汽车普及和发展的前置条件与重要基础,快捷便利的充电服务也可以提高电动汽车潜在消费者的购买意愿。长期以来充电基础设施的布局与建设问题被称为电动汽车的“最后一公里”,随着我国电动汽车保有量的规模逐步扩大,充电基础设施建设面临着较为严峻的问题:如何科学地确定城市某一区域内的充电设施需求量,以及如何科学合理地开展充电设施布局规划工作。针对该问题,本文将大数据思维贯穿研究始终,将反映城市路网交通情况的交通态势大数据引入充电需求的空间分布研究和充电站布局规划研究中:一方面,将充电负荷的时序预测和充电需求空间分布二者充分结合,先应用经典的基于蒙特卡洛模拟的充电负荷时序预测模型,通过积分计算将充电负荷转换为充电电量,再引入交通态势大数据和熵权法开展充电需求电量空间分布研究;另一方面,基于城市充电需求分布的预测结果,综合考虑充电运营商和电动汽车用户等主体,将图论中的最小生成树模型应用在充电站规划研究,构建了基于Prim算法和聚类分析的充电设施规划的最小生成树模型;最后,以2022年银川市市辖区为案例进行了算例分析。根据研究结果,本文总结出三条主要结论:（1）在实现“双碳”目标国家战略的推动下,充电设施行业正面临着全新的机遇与挑战,本文针对银川市电动汽车推广现状和充电设施建设现状开展了调研工作,总结出行业面临的一些共性和个性的问题,包括“充电设施分布不合理问题亟待解决”、“城市土地资源紧张问题日益凸显”、“现有布局规划方法有待改善”等。（2）本文构建了基于蒙特卡洛模拟的充电负荷时序预测模型和基于交通态势的充电需求电量空间分布模型,结果显示,2022年银川市日充电负荷曲线波动较大,集中在晚9点30至次日凌晨5点左右和上午11点30至下午5点30左右两个时间区间内,分布于该地区电网的低谷时段和平段。（3）本文将最小生成树模型引入到电动汽车充电设施布局规划研究中,结果显示,2022年银川市建站规模N=8的情况下总成本最小,其中充电站建设运营投资成本为11094.23万元,电动汽车用户充电成本为1923.55万元,且站点位置基本上处于商圈、学校、住宅小区、公共机构等交通流量和人流量较大的路段及场所附近,方案能够较好地响应城市电动汽车的充电需求。