【摘 要】
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随着政府对“碳达峰”等环保政策的贯彻落实，电动汽车凭借节能环保等优点得到了迅速发展。由于电动汽车续航里程短，充电时间长，且路网中的补能需求与充电桩存在时空错配的现象，导致电动汽车补能排队时间长和驾驶员产生里程焦虑等一系列负效应。为此，本文首先从整体路网补能负效应最小化角度，通过引入激励手段实现最优补能方案，建立电动汽车补能诱导双层优化模型。其中，上层为路网补能负效应最小化诱导激励模型；下层为带有补
【基金项目】
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国家社会科学基金（19CGL041）～～；
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随着政府对“碳达峰”等环保政策的贯彻落实，电动汽车凭借节能环保等优点得到了迅速发展。由于电动汽车续航里程短，充电时间长，且路网中的补能需求与充电桩存在时空错配的现象，导致电动汽车补能排队时间长和驾驶员产生里程焦虑等一系列负效应。为此，本文首先从整体路网补能负效应最小化角度，通过引入激励手段实现最优补能方案，建立电动汽车补能诱导双层优化模型。其中，上层为路网补能负效应最小化诱导激励模型；下层为带有补能站点选择的混行路网均衡模型。然后，采用遗传算法求解上层模型，下层模型通过Frank-Wolfe算法求解，得出路网中补能车辆的最优诱导方案。最后，以经典Nguyen-Dupius路网为例验证模型，并进行灵敏度分析。结果表明，尽管本文提出的补能诱导模型增加了规划者的激励成本，但总社会补能负效应成本降低，证明了补能诱导的有效性。
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