随着经济的发展及城市化的推进,电动出租车保有量逐年增加。但电动出租车存在续航里程较短、充电时间长等缺点,因此规划电动出租车充电基础设施是城市大规模普及电动出租车的前提。本文根据出租车客运需求时空分布来科学规划电动出租车充电设施,并根据电动出租车的充电方式对充电设施进行分类研究,既“插电式”和“换电式”两种电动出租车补充能源的方式分别研究充电基础设施的规划问题。在插电式电动出租车充电基础设施的研究上,利用出租车乘客起讫点大数据,基于M/M/K排队模型提出电动出租车在充电站处的排队模型,并建立行驶距离最小的充电站选址优化模型及遗传求解算法。基于各工作日出租车大数据对充电站选址和充电桩数量进行交叉试验分析。以苏州市出租车GPS数据为例,对模型进行验证。研究结果表明:充电速率和不同工作日的出租车大数据对充电基础设施有影响,并分析了不同工作日出租车大数据充电基础设施的稳定性和差异性。在换电式电动出租车充电基础设施的研究上,基于Jackson网络排队理论提出了描述换电站处电池更换和充电过程的随机模型,建立了以出租车换电时间（绕行时间+换电站等待时间）最小化为目标的换电站选址及换电位、电池配置一体化优化模型,并设计了贪婪算法结合遗传算法的模型求解算法。基于各工作日出租车大数据对换电站选址、电池和换电位数量进行交叉试验。同样利用苏州市出租车GPS大数据进行验证。研究结果表明:随着换电速率和充电速率的增加,电动出租车更换电池需求的单位成本降低,从而可以增加换电站、换电位、电池和充电桩数量,以缩短电动出租车更换电池的换电时间;不同工作日的出租车大数据对换电基础设施有影响,并分析了不同工作日出租车大数据换电基础设施的稳定性和差异性。本文所提出的研究方法可用于插电式和换电式电动出租车在城市范围内的充换电站选址及基础设施的优化配置。