基于排队论的电动汽车充电设施优化配置

基于排队论的电动汽车充电设施优化配置

摘要：现代城市发展速度的加快，对清洁、环保效果良好的电动汽车依赖性强，为其实际应用范围扩大打下了坚实的基础。实践过程中为了对电动汽车充电设施

的服务效果进行科学评估，需要在基于电动汽车充电行为的基础上，通过对排队

论的合理运用，构建出符合这类汽车充电设施的排队模型，得出科学的评估结论。当电动汽车充电设施能够根据实际情况进行优化配置时，将会使充电设备利用效

率提高，为电动汽车正常行驶提供优质服务。因此，本文将对基于排队论的电动

汽车充电设施优化配置进行系统阐述。

关键词：排队论；电动汽车；充电设施；配置；应用范围

新形势下结合电动汽车行驶的实际情况及要求，对与之相关的充电设施进行

优化配置，有利于保持这些设施良好的工作性能，最大限度地满足电动汽车的各

项需求。因此，需要注重电动汽车充电设施服务系统指标的合理设置，并对电动

汽车实践应用中的充电行为进行分析，促使其能够在充电设施的支持下，不断提

升自身的服务水平，为现代城市的稳定发展注入活力。

一、电动汽车实践应用中的充电行为分析

为了实现基于排队论的电动汽车充电设施优化配置，需要加强对这类汽车充

电行为分析。具体表现在：（1）其行为的随机性、灵活性突出，不同的时间段

内电动汽车的充电行为有所差异；（2）受到复杂的车况、道路状况等潜在因素

的影响，电动汽车到达充电站过程中的数量与时间是变化的，且二者之间的关系

密切，通过泊松分布方法的合理运用，能够对二者的数量与时间之间的变化规律

进行阐述；（3）达到充电站后的电动机车，其是否需要排队等候充电，需要考

虑充电设施是否处于空闲状态。若充电设施处于空间状态，则电动汽车可以省去

排队等候时间而接受充电服务，反之亦然。同时，针对处于忙碌状态的充电设施，电动汽车排队系统构建时需要考虑其排队时间、次序等，在负指数分布方式的支

持下，确定电动汽车接受充电服务时间，并为充电设施数量配置提供参考依据。

二、基于排队论的电动汽车充电设施排队模型构建分析

（一）模型构建中的排队论基本原理

排队论通过对服务对象到达时间和服务时间的统计分析，得出等待时间、排

队长度、服务强度等统计指标量，据此改进服务系统的结构，使得服务系统既可

以满足服务对象的需求，又能够使服务系统的某些指标最优。在这样的原理支持下，有利于增强排队模型适用性。

（二）基于充电设施的服务系统指标分析

结合电动汽车充电行为的分析结果和排队论的基本原理，可以得到电动汽车

充电设施相关的指标。这些指标包括：（1）不同数量电动汽车接受充电服务的

概率；（2）可提供充电服务的充电设施数量；（3）接受充电服务的电动汽车数量；（4）充电服务系统内正在接受充电服务的电动汽车数量及处于空闲状态的

可充电设施；（5）充电服务系统内进行充电服务的充电设施数量及排队等候充

电的电动汽车数量。通过对这些指标的确定，能够为汽车充电模型构建提供参考

依据。同时，需要考虑电动汽车充电设施服务强度及充电设施利用效率。实践过

程中应在计算机三维空间中构建出可靠的电动汽车充电设施排队模型，实现充电

设施优化配置。

三、基于排队论的电动汽车充电设施排队模型运用分析

从规划的角度出发，以单位时间内单个充电设施的平均费用系数作为充电服

务系统运行费用的衡量指标，可以较好地从宏观的角度描述充电服务系统的经济性，使得电动汽车充电设施的费用在一段较长时间内达到最优。

充电设施服务系统在单位时间内的总费用Ｃ，可以概括为充电设施的服务成

本和电动汽车排队行为引发的等待费用两个部分部分。其最优费用模型为：

min C=c1s+c2Ls （1）

式（1）中，ｃ１为单位时间内单个充电设施的费用系数平均值，以某一年峰谷分时电价的历史统计数据为基础分析得出；；ｃ２为单位时间内单台电动汽车

的相关费用，包括因等待充电而产生的误工费等；ｃ１ｓ＋ｃ２Ｌｓ为所有充电

设施在各时间段内产生的费用系数。同时，s只是一个整数解，需要根据实际情

况输入不同的s值，最终得到最优解。

四、基于排队论的的电动汽车充电设施配置及其影响

影响电动汽车电力需求的因素主要包括动力电池、充电设施、用户行为等３

个方面。动力电池的容量决定电动汽车的充电频率，充电设施的数目及其分布影

响充电需求的时间分布，用户行为对电动汽车功率需求起主导作用，具有随机性。充电设施服务系统排队模型中的充电系统平均队长、再来车辆必须等待的概率等

指标较好地刻画或者是影响了用户的充电行为。如果充电设施配置合理，一方面

可以保证服务系统的综合满意度在用户可以接受的范围以内，另一方面可以提高

充电设施的利用效率，使系统达到最优。动汽车的规模化应用可以提高电网的负

荷率。利用夜晚负荷低谷时段对电动汽车充电，能够有效地提高低谷负荷；在白

天高峰负荷出现之前对电动汽车充电，可以增加电网日平均用电量。因此，以电

动汽车充电服务系统排队模型中的充电系统平均队长、再来车辆必须等待的概率

等运行指标为依据，对充电设施进行合理配置，引导用户在合适的时段进行充电，结合峰谷分时电价体系的作用，能够有效地减小电网峰谷差，提高电网的负荷率。

五、基于排队论的的电动汽车充电设施优化配置的实例分析

假设某电动汽车充电站同种类型的可充电设施数量共有２４个，每分钟内到

达充电站的电动汽车数量服从参数为λ＝3.2的泊松分布，每辆电动汽车接受充电

服务的时间服从参数为μ＝0.14的负指数分布。

在具体的分析过程中，通过对计算机与信息技术的合理利用，可知充电设施

利用率高达95.62%，该充电站的空闲率较小。充电设施、服务系统中的平均电动

汽车数目为35辆，充电高峰期容易出现拥堵。电动汽车在队列中平均等待时间

为４.1002min，电动汽车到达充电设施后必须等待的概率为74.05%，顾客的综合

满意度为37.35%顾客，对该系统的认可度较低。

假设该市建有同等规模的电动汽车充电站数个，为便于分析，假设各充电站

服务系统排队模型参数一致。该市拥有1.5万辆、20万辆、50万辆同类型的电动汽车时，各充电站对应的参数λ分别为3.2、42.7、106.7而μ均为0.14。现从服

务系统运行特征的角度进行分析，假设当充电服务系统的综合满意度大于0.2时，所有的电动汽车将集中在夜间低谷时段时，通过在计算机网络三维空间中的模拟

分析，可知车主在负荷低谷时段集中充电必须适当增加充电设施，才能提高电网

负荷率。

结束语

现阶段电动汽车实际的应用范围正在扩大，对城市基础设施不断完善产生了

积极的影响。

在对电动机汽车充电设施优化配置进行分析时，为了确保其分析结果的合理

科学性，需要在计算机网络三维空间中对其充电服务系统排队数学模型进行全面