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[摘 要]随着机动车的快速發展，环境污染和能源短缺等问题越来越突出，国家开始大力发展电动汽车。本文研究了电动汽车产业及充电站的发展背景，充电站的建设和使用现状，分析了电动汽车充电站的布局规划与选址的影响因素。
[关键字]环境污染；电动汽车；充电站规划
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）37-0026-01
一、简介
随着国民经济的发展，我国机动车快速增长。机动车的快速增长，机动车尾气排放的污染，给深圳市带来了巨大的环境问题。众所周知，燃油汽车排放的尾气中含有一氧化碳（空气中浓度过高会引起人的氧代谢障碍）、氮氧化物（酸雨的罪魁之一）、碳氢化合物（强效应温室气体及油雾污染）、PM（微粒、碳烟，引起呼吸系统疾病）等。因此，大力发展新能源汽车，是解决污染问题的一个有效途径。
二、电动汽车充电站的基本概念
充电站为电动汽车提供能源补给及相关维修等服务，是发展电动汽车必须配备的基础设施。
（1）充电站基本构成
充电站主要由充电机、监控系统、安全防护设施和其他配套设施等构成。
（2）充电站设计要求
充电机对环境选择的要求：温度：-20℃—50℃；湿度：日平均湿度不大于95%，月平均相对湿度不大于90%
监控室对环境选择的要求：温度：16℃—28℃；湿度：45%—75%
（3）充电站选址要求
充电站选址应符合供电部门电力系统电网规格要求，并与供电部门的中低配电网规划、建设与改造密切配合，与交通部门的公交场站规划、建设与改造相结合，满足电力系统对电力平衡，供电可靠性、电能质量、自动化等方面的要求，同时满足市交通网络建设的要求，充电站应设置在公共汽车枢纽站、首末站或综合车场内。
三、电动汽车充电站现状
以深圳电动出租车为研究对象，主要考虑现有社会充电站的选址布局，社会充电站主要集中于宝安区、南山区和福田区，盐田区最少，仅占3%。
深圳市充电站的运营主要由四家公司负责。他们分别是中国南方电网，中国普天，奥特迅电力设备公司，比亚迪股份有限公司。
这四家公司他们盈利的方式不同。南方电网和中国普天的充电站都是以IC卡进行汽车充电缴费来获取盈利，而比亚迪的充电站最主要是供应给固定的本公司的电动出租车。
四、充电站存在问题及分析
（1）电站充电站不足的情况
深圳现有充电站数量较少，大部分充电站为小型充电站，只有4-8个充电桩。随着深圳市电动汽车的快速发展，如果充电高峰期，排队现象比较突出。
（2）充电站选址不当
现有充电站存在选址不当的问题，有些充电站的选址过于偏僻，直接导致司机不是不知道地址，就是不愿意去。并且存在地区分布不合理的问题。
（3）后续运营不善，无规范化管理
在华强北的加油站就存在着充电桩废弃的情况，电桩损坏无法使用的情况也时有出现，却没有相关部门对其进行管理。
因此，在建设充电站前充分优化充电站的选址具有重大意义。
五、电动汽车充电站选址原则
1、总体规划：
充电站的总体规划应与当地区域总体规划和城镇规划相协调，并应符合环境保护和防火安全的要求，宜充分利用就近的供电、交通、消防、给排水及防排洪等公用设施。
2、环境要求：
城区内的充电站，宜靠近城市道路，不宜选在城市干道的交叉路口和交通繁忙路段附近。
充电站选址应便于供电电源的取得，宜接近供电电源端，并便于供电电源线路的进出
六、研究方法
利用蒙地卡罗模拟法可解决含有不确定性因素的最佳化问题，但当把不确定性因素列入考虑时，会使得问题的可行解空间急剧增大，遗传算法可解决大规模组合的最佳化问题，有效的缩短搜寻可行解的时间。
本文结合蒙地卡罗模拟法和遗传算法求解最佳化问题，随机抽取一组变量，以蒙地卡罗模拟法抽样分析出各个不确定因素的值，利用遗传算法，使目标函数值快速向期望的解空间方向去模拟，求出符合条件的变量组合以获得最佳的目标函数值。其求解过程主要包括以下八个步骤，每个步骤如以下所述：
步骤1 决定变量、目标函数、不确定因素及限制条件。
步骤2 随机产生一组变数值，并预设为基因演算法第一代母体，使这一母体的每一条染色体相对代表基因演算。
步骤3 在产生一组可调整变数后，接着就要开始利用蒙地卡罗模拟法来处理不确定因素。
步骤4 每进行一次iteration，就要检查是否符合有关的限制条件，如果不符合就要跳回步骤2再重新选取变数值。
步骤5 每完成一次iteration就要检查是否已完成一次模拟，即步骤3所提到的iteration次数。如果未完成的话就要调回步骤3再进行一次抽样，直到完成符合设定的次数或收敛为止。
步骤6 完成一次模拟，接着计算目标函数的统计值。
步骤7 检查目标函数值的统计值是否符合模拟的限制（每代染色体数），加入不符合则跳回步骤2重新进行变数值选取的动作。
步骤8 本步骤即检查模拟最佳化的停止条件，检查模拟最佳化的停止条件，若不符合停止条件，可依据这一代每次模拟目标函数均值，选出多个最适均值，当做遗传算法次一代母体的染色体，跳回步骤2进行模拟运算。一直不断的重复运作，直到目标函数值符合最佳化的停止条件为止。
本次模拟时间为3：30：32，所得总函数最小值为6683.4，即对应的最优新增充电站区位相对坐标。
七、结论
对于充电站的设置，本研究采用模拟最佳化的概念，结合基因演算法及蒙地卡罗模拟法，建构出一套具有不确定性的因素及考量现实环境中的效率性及经济效益性准则下充电站区位最佳选择模式，而并非以传统区位选择模式。本研究采用Microsoft Excel建模最佳化区位选择模式并结合RISKOptimizer最佳化软件，求解出充电站最佳区位。
参考文献
[1]刘志鹏，文福栓，薛蜀胜，辛建坡.电动汽车充电站的优化选址和定容[J].电力系统自动化，2012，36（3）：54-59.
[2]任玉珑，史乐峰，张谦，韩维建，黄守军.电动汽车充电站最优分布和规模研究[J].电力系统自动化，2011，35（14）：53-57.
[3]刘自发，张伟，王泽黎.基于量子粒子群优化算法的城市电动汽车充电站优化布局[J].中国电机工程学报，2012，32（32）：39-45.
[4]汪应洛.系统工程[M].北京：北京机械工程出版社，2008.
[5]林宏晉.不确定因素考量下之都市邻里公园区位选择研究[D].朝阳科技大学建筑及都市设计研究所，2005.
[6]深圳近期将建18个电动车充电站[OL].中国百事通.http：//www.0755bst.net/news/11533870.html
[7]深圳市交通运输委员会官网.http：//www.sztb.gov.cn/
[关键字]环境污染；电动汽车；充电站规划
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）37-0026-01
一、简介
随着国民经济的发展，我国机动车快速增长。机动车的快速增长，机动车尾气排放的污染，给深圳市带来了巨大的环境问题。众所周知，燃油汽车排放的尾气中含有一氧化碳（空气中浓度过高会引起人的氧代谢障碍）、氮氧化物（酸雨的罪魁之一）、碳氢化合物（强效应温室气体及油雾污染）、PM（微粒、碳烟，引起呼吸系统疾病）等。因此，大力发展新能源汽车，是解决污染问题的一个有效途径。
二、电动汽车充电站的基本概念
充电站为电动汽车提供能源补给及相关维修等服务，是发展电动汽车必须配备的基础设施。
（1）充电站基本构成
充电站主要由充电机、监控系统、安全防护设施和其他配套设施等构成。
（2）充电站设计要求
充电机对环境选择的要求：温度：-20℃—50℃；湿度：日平均湿度不大于95%，月平均相对湿度不大于90%
监控室对环境选择的要求：温度：16℃—28℃；湿度：45%—75%
（3）充电站选址要求
充电站选址应符合供电部门电力系统电网规格要求，并与供电部门的中低配电网规划、建设与改造密切配合，与交通部门的公交场站规划、建设与改造相结合，满足电力系统对电力平衡，供电可靠性、电能质量、自动化等方面的要求，同时满足市交通网络建设的要求，充电站应设置在公共汽车枢纽站、首末站或综合车场内。
三、电动汽车充电站现状
以深圳电动出租车为研究对象，主要考虑现有社会充电站的选址布局，社会充电站主要集中于宝安区、南山区和福田区，盐田区最少，仅占3%。
深圳市充电站的运营主要由四家公司负责。他们分别是中国南方电网，中国普天，奥特迅电力设备公司，比亚迪股份有限公司。
这四家公司他们盈利的方式不同。南方电网和中国普天的充电站都是以IC卡进行汽车充电缴费来获取盈利，而比亚迪的充电站最主要是供应给固定的本公司的电动出租车。
四、充电站存在问题及分析
（1）电站充电站不足的情况
深圳现有充电站数量较少，大部分充电站为小型充电站，只有4-8个充电桩。随着深圳市电动汽车的快速发展，如果充电高峰期，排队现象比较突出。
（2）充电站选址不当
现有充电站存在选址不当的问题，有些充电站的选址过于偏僻，直接导致司机不是不知道地址，就是不愿意去。并且存在地区分布不合理的问题。
（3）后续运营不善，无规范化管理
在华强北的加油站就存在着充电桩废弃的情况，电桩损坏无法使用的情况也时有出现，却没有相关部门对其进行管理。
因此，在建设充电站前充分优化充电站的选址具有重大意义。
五、电动汽车充电站选址原则
1、总体规划：
充电站的总体规划应与当地区域总体规划和城镇规划相协调，并应符合环境保护和防火安全的要求，宜充分利用就近的供电、交通、消防、给排水及防排洪等公用设施。
2、环境要求：
城区内的充电站，宜靠近城市道路，不宜选在城市干道的交叉路口和交通繁忙路段附近。
充电站选址应便于供电电源的取得，宜接近供电电源端，并便于供电电源线路的进出
六、研究方法
利用蒙地卡罗模拟法可解决含有不确定性因素的最佳化问题，但当把不确定性因素列入考虑时，会使得问题的可行解空间急剧增大，遗传算法可解决大规模组合的最佳化问题，有效的缩短搜寻可行解的时间。
本文结合蒙地卡罗模拟法和遗传算法求解最佳化问题，随机抽取一组变量，以蒙地卡罗模拟法抽样分析出各个不确定因素的值，利用遗传算法，使目标函数值快速向期望的解空间方向去模拟，求出符合条件的变量组合以获得最佳的目标函数值。其求解过程主要包括以下八个步骤，每个步骤如以下所述：
步骤1 决定变量、目标函数、不确定因素及限制条件。
步骤2 随机产生一组变数值，并预设为基因演算法第一代母体，使这一母体的每一条染色体相对代表基因演算。
步骤3 在产生一组可调整变数后，接着就要开始利用蒙地卡罗模拟法来处理不确定因素。
步骤4 每进行一次iteration，就要检查是否符合有关的限制条件，如果不符合就要跳回步骤2再重新选取变数值。
步骤5 每完成一次iteration就要检查是否已完成一次模拟，即步骤3所提到的iteration次数。如果未完成的话就要调回步骤3再进行一次抽样，直到完成符合设定的次数或收敛为止。
步骤6 完成一次模拟，接着计算目标函数的统计值。
步骤7 检查目标函数值的统计值是否符合模拟的限制（每代染色体数），加入不符合则跳回步骤2重新进行变数值选取的动作。
步骤8 本步骤即检查模拟最佳化的停止条件，检查模拟最佳化的停止条件，若不符合停止条件，可依据这一代每次模拟目标函数均值，选出多个最适均值，当做遗传算法次一代母体的染色体，跳回步骤2进行模拟运算。一直不断的重复运作，直到目标函数值符合最佳化的停止条件为止。
本次模拟时间为3：30：32，所得总函数最小值为6683.4，即对应的最优新增充电站区位相对坐标。
七、结论
对于充电站的设置，本研究采用模拟最佳化的概念，结合基因演算法及蒙地卡罗模拟法，建构出一套具有不确定性的因素及考量现实环境中的效率性及经济效益性准则下充电站区位最佳选择模式，而并非以传统区位选择模式。本研究采用Microsoft Excel建模最佳化区位选择模式并结合RISKOptimizer最佳化软件，求解出充电站最佳区位。
参考文献
[1]刘志鹏，文福栓，薛蜀胜，辛建坡.电动汽车充电站的优化选址和定容[J].电力系统自动化，2012，36（3）：54-59.
[2]任玉珑，史乐峰，张谦，韩维建，黄守军.电动汽车充电站最优分布和规模研究[J].电力系统自动化，2011，35（14）：53-57.
[3]刘自发，张伟，王泽黎.基于量子粒子群优化算法的城市电动汽车充电站优化布局[J].中国电机工程学报，2012，32（32）：39-45.
[4]汪应洛.系统工程[M].北京：北京机械工程出版社，2008.
[5]林宏晉.不确定因素考量下之都市邻里公园区位选择研究[D].朝阳科技大学建筑及都市设计研究所，2005.
[6]深圳近期将建18个电动车充电站[OL].中国百事通.http：//www.0755bst.net/news/11533870.html
[7]深圳市交通运输委员会官网.http：//www.sztb.gov.cn/