多源数据驱动下公共充电站智能选址优化研究

摘要

随着新能源汽车保有量的持续增长，城市公共充电基础设施在布局密度与空间配置方面存在滞后，供需失衡问题日益突出，已成为制约绿色出行发展的关键瓶颈。为应对这一挑战，以北京市顺义区为研究区域，提出一套融合多源数据的公共充电站综合评估与选址优化方法。研究融合车辆轨迹与兴趣点(POI)等多源时空数据，构建了城市充电需求时空分布模型，以精细刻画不同功能区的动态充电负荷；进一步通过交通可达性分析与充电行为仿真，量化评估了现有站点的布局有效性并识别出服务盲区。结果表明，顺义区部分高强度需求区域的服务能力不足，存在明显覆盖缺口。为此，研究利用K均值聚类算法识别出未被满足的需求核心，提出了具备建设优先级的新增站点规划方案。为缓解区域充电供需不均、提升城市公共充电设施的布局科学性与系统适应性提供了理论依据与实践路径。

关键词

充电站选址 / 布局优化方案 / 动态充电仿真 / 服务半径 / 充电需求分析