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摘 要：随着我国“双碳”目标的提出和“新基建”行动计划的实施，加之电动汽车技术的快速发展，近年来电动汽车被广泛应用到城市发展与日常生活中。由于电动汽车运行时主要利用电能提供驱动力，因而需要合理布局充电桩，以向电动汽车输送充足电能。本文以南京市建邺区为研究案例，利用改进层次分析法和可达性分析法在空间维度上对其选址需求度进行优化，对新能源汽车充电桩选址造成影响的指标进行定性与定量分析，得到南京市建邺区新能源充电桩选址适宜性空间布局，为进一步推动电动汽车发展提供支持。

关键词：新能源汽车；充电桩选址；GIS技术；空间布局；改进层次分析法；可达性分析法

Abstract： With the proposal of China's "dual carbon" target and the implementation of the "new infrastructure" action plan， coupled with the rapid development of electric vehicle technology， electric vehicles have been widely used in urban development and daily life in recent years. Since electric vehicles mainly use electric power to provide driving force during operation， charging piles need to be rationally arranged to deliver sufficient electric power to electric vehicles. Based on the case study of jianye district， nanjing city， the improved analytic hierarchy process （ahp） and accessibility analysis on the spatial dimension degree of demand for its location is optimized， the new energy car battery pile location impact indicators for qualitative and quantitative analysis， get the jianye district， nanjing city new energy charging pile location suitability of spatial layout. To provide support for further promoting the development of electric vehicles.

Key words： new energy vehicles; Charging pile location; GIS technology; Spatial layout; Improved analytic hierarchy process; Accessibility analysis

一、引言

随着传统能源的枯竭与环境污染问题的加剧，电动汽车受到了越来越多的关注，国内电动汽车充电站的发展迅速。2021年，中央财经委员会第九次会议对推动碳达峰、碳中和作出了系统部署，为电动汽车的发展带来了新的机遇。2020年5月，随着“新型基础设施建设”首次被写入政府工作报告，标志着“新基建”策略正式上升到国家战略层面。电动汽车充电桩产业是我国“新基建”的重要内容，电动汽车充电桩的规划与布局是电动汽车推广过程中至关重要的环节。目前，充电桩建设及布局正在我国各大城市飞速发展以促进电动汽车产业的扩张。大力发展新能源汽车是我国降低石油依赖和节能减排的重要举措之一。新能源汽车充电桩为新能源汽车提供能源供应装置，新能源汽车的发展推动其充电基础设施的发展，两者相互促进。我国新能源汽车发展较晚，充电桩行业处于发展初期，仍然存在较大缺陷，需要不断进行市场调研和技术更新。在“新基建”热潮下，充电桩行业发展将呈现诸多新趋势，研究电动汽车充电桩对于加快推进电动汽车的发展具有重要意义。

二、研究区介绍

随着“新基建”行动计划的实施，南京将加快在建的电动汽车充电桩的建设进程，力争每年新增充电桩超过3000个。根据相关规划，到今年年底，南京的电动汽车充电桩将超过2万个。南京市交通运输局会同市工信局、规划局等单位，也在加快居住区电动汽车充电设施建设，为居民申请安装充电设施简化办理流程制定政策，协调在宁充电运营企业与房地产开发商合作，目前已在26个新建小区按照停车位数量的10%，配建2300台电动汽车充电桩。并计划年内在南京全市42个新建小区配建4074根交流充电桩。省工信厅正牵头修订《江苏省新能源汽车充换电设施建设运营管理办法》，推动各设区市制定“十四五”新能源汽车充换电设施布局规划，建设江苏省新能源汽车充电设施运行监测平台，平台将与各市平台实现联网，并将推出全省统一的充电服务App。届时新能源汽车用户只需下载一个App，即可在全省各大运营商的充电设施上充电。

建邺区位于南京市中部，是南京主城八区之一，国家东部地区的金融服务中心，华东地区商务商贸中心、会展中心、文体中心和创新创意中心，是以现代金融、总部经济、信息服务、文化体育、软件研发、商务办公和旅游会展为主要职能的国际化新区。从经济体量和汽车保有量来看，建邺区正处于全国主要城市的中上等规模水平，以此作为研究样例具有一定的代表性。

三、模型与方法

3.1数据来源

由于本研究采用的是改进层次分析法与GIS空间分析相结合的研究方法，所需的数据量包括南京市建邺区的底图、交通路网图以及现有的电动汽车充电桩分布图、改进层次分析后不同影响因子的数据。

其中建邺区底图我们是通过阿里云中来源于高德开放平台的“DataV.GeoAtlas”网站中获取，该网站的数据更新较快且下载比较方便，但数据格式为“.json”。该数据格式不能在ArcGIS中加载，需要将其通过“mapshaper”转换为“.shp”格式才能正确导入至ArcGIS中。

交通路网图的来源是OSM开源地图。通过下载全中国的交通路网图后，以建邺区为底图进行裁切，得到建邺区的交通路网图。

现有电动汽车充电桩的分布在普通的地图软件（如高德地图、百度地图）中存在不全或信息不准确的现象。由于本研究的研究区域小，精确度高，若通过爬取该处充电桩信息，则得到的结果难以反映真实情况。在阅读相关资料后，我们发现大多数研究的数据来源都是“车主指南”网站中的充电桩分布专区。该网站的收集来源是国家、企业设置充电网以及各个充电桩APP，基本上反映了地区的真实充电桩布局。且该网站对于地区的划分较为细致，可以准确找到研究范围内的所有数据，所以本研究中现有充电桩的布局即是从该网站上初步获取。但爬取后导入ArcGIS发现显示的位置与网站表示的位置不相一致，查找原因后发现是该网站基于的坐标系为“BD09”，即百度地图的一个坐标系，需通过QGIS中的转换工具转换后才能正确在ArcGIS中表示。

分析因子的数据来源为百度地图爬取，并于上述一样进行坐标转换。

最终得到的数据进行处理叠加后得到下图

3.2改进层次分析法

本研究采用改进层次分析法构建选址分析模型。改进层次分析法是在传统分析法的基础上构建的适合GIS空间分析的评价方法。层次分析法是由美国运筹学家T.L.saaty提出的，其主要步骤有：选择评价指标、建立层次结构模型、构造价值判断矩阵、计算指标权重和进行一次性检验。而相比传统的层次分析法将所有因子并行考虑，改进层次分析法在构建层次模型时，准则层中选用GIS要素分类方式，利用点、线、面来设置，使之在GIS分析时更加方便。同时，由于在GIS分析时只需要各分析指标的权重，改进层次分析法取消组合权向量及组合一致性检验。

3.3可达性分析法

由于本研究是对电动汽车充电桩布局方法进行分析，其目的是提高地区内充电桩的服务能力，因此选用了可达性分析法。可达性是反映人们到达目的地过程所克服空间阻力大小，通过进行可达性分析，能够合理评价充电桩的服务能力。在具体方法的选择上，对比了缓冲区分析法、最邻近分析法、栅格成本距离分析法和基于矢量数据网络分析的数据结构、多目标实现性、计算简便性和参考性后，最终选择了多目标实现性较高且数据结构简单的栅格成本距离分析。而可达性度量模型也有很多种，根据研究问题选择一种合适的度量模型是进行可达性研究的重要前提。常用的模型包括：空间阻隔模型、累计机会模型、加权空间阻隔模型、势能模型和两步移动搜索模型。其中空间阻隔模型体现了节点间远近程度对可达性的影响，是其他可达性度量模型发展的前提。而加权阻隔模型是在空间阻隔模型的基础上进一步考虑了交通要素、土地利用要素等，可以更好地反映可达性的优劣，并且该方法与改进层次分析法可以通过权重很好的结合起来，所以综合考虑在，最终选择了加权可达性模型作为本研究的度量模型。

四、实现结果

4.1改进层次分析法的实现

4.1.1选择评价指标

本研究通过查阅城市管理学、交通学等资料文献，结合已有研究，构建评价指标体系。结合改进层次分析法选出7个指标，包括：住宿服务、文娱场所、政府机构、公园绿地、学校机构、主干道路与分支道路。其中住宿服务、文娱场所、政府机构、公园绿地、学校机构为点要素指标，主干道路与分支道路为线要素指标。

4.1.2建立层次结构模型

由上述评价指标可构造电动汽车充电桩站点布局选址体系的层次分析模型如图所示

4.1.3构造价值判断矩阵

本研究主要是将改进层次分析法选取的7个评价指标，再结合已有文献与资料对各项指标进行一一对比评判与量化运算，确定判断矩阵标度及其定义如表所示

由此得出指标层对准则层的判断矩阵如表所示

4.1.4计算指标权重和进行一次性检验

利用SPSS计算得到主矩阵最大权重特征值为7.1438，权重向量值为1.5483、0.5046、0.7197、1.4860、3.6719、0.7430、0.4387。

根据矩阵一致性检验公式（1）、（2），计算随机一致性指标CR=0.0179<0.1，表明该判断矩阵一致性符合要求，无需再进行调整

由上述得到最终各指标的权重结果如表所示

4.2GIS实现

根据上述选择的方法，需要先对各个基础数据分别进行栅格化，并呈现在网格上。根据文献资料的调查显示车主寻找充电桩的一员行驶距离为500m，因此本研究设施以500m×500m的方形作为空间网格的最小单位，利用ArcGIS工具划分规划网格，将各个影响因子利用GIS空间分析（如点密度分析、距离分析、缓冲区分析等）进行空间阐释，为不同指标赋值并映射到网格点中，将点与对应网格关联后进行栅格化，最终得到带有评价信息的栅格化数据。对各项指标进行级别分类，根据极差划分为5个等级，不同等级赋予不同分值。将数据可视化，以颜色差异对空间上不同指标影响因子的信息进行表达，即可得出各项影响因子的分级分布图。

如图就是建邺区政府机构的分级分布图，从图中可以看出政府机构主要分布在该区的中心位置。同理，图表示建邺区的文娱场所也主要分布在中心一带，图由于是通过线要素进行缓冲区分析后转化得到的，因此较前两张点要素直接分析得到的范围更广。

将格网中通过评价数值获得的影响因子与设置分值权重相结合，并利用ArcGIS中的栅格计算器对其进行综合运算，最终得出建邺区电动汽车充电桩的需求度评价图。格网色调越趋近于暖色，代表该区域电动汽车能源的需求度越高。

五、结论分析

充电设施发展布局是一项系统性、复合性与协调性的工程，通过需求预测进行合理配套和落实空间布局对城市电动汽车推广具有重要意义，同时可减少汽车尾气排放，有效保护城市生态环境，实现双赢目标。

新能源汽车充电基础设施规划部门在进行充电基础设施的布局规划时，应该以区域内客户对充电基础设施的需求导向为基础，在确定需求的前提下进行精细化分类建设，可以最大化提高新能源汽车充电基础设施与新能源汽车的匹配程度，提高客户使用的便捷度。

如图是将已有充电桩分布叠加在需求评价图后的情况。经过以上对南京市建邺区电动汽车充电桩站点数据进行空间定位、可视化、定量化的空间统计和分析，总体上看，建邺区电动汽车充电桩站点配置较为科学合理，电动汽车能源需求度高的区域附近均有充电桩站点分布，基本能满足充电的需要。中部的充电桩站点密度偏低，需求度却很高，应适当增加该区的站点数量。

本研究相比传统的层次分析法将所有因子并行考虑，用改进层次分析法构建层次模型，可为充电桩站点的设置和空间位置提供更准确和有价值的定量化参考，提升服务效率和质量。如图是分别是充电桩在政府机构、文娱场所、道路的布局情况。如图，政府机构多集中于中部，其周边均配有充电桩且布局科学合理。文娱场所集中于政府机构的北部，充电桩配置齐全。大多主干道路附近配有充电桩，有少量主干道路附近未配置。未来可以在未配置处进行补充。

西北部需求度最高的地方是南京生态科技岛，是建设科技研发、创意智慧和高端总部高度聚集的国际化产业园区，顶级人才、高新项目和国际资本有效对接的国际化发展平台，持续发展、生态文明和社会和谐相互交融的国际化示范社区。附近仅有一处充电桩，应适当增加该区的站点数量。

电动汽车是未来绿色环保的趋势，未来应使充电桩更好地为普通百姓提供服务，可以在批准和使用土地方面提供便利，建立健全管理系统，确保充电服务网络安全高效运行。

六、不足

本文虽在城市不同区域充电站选址布局方面取得了一定的研究成果，然而，该充电站选址问题是一个长期、复杂的问题，需要考虑的因素还有很多，随着电动汽车保有量及自身技术参数的不断提升，其充电基础设施选址布局问题将需要进一步研究探讨。因此，有不足之处还需深入研究和改进，具体如下：

（1）研究对象仅为南京市建邺区的现有充电桩，而我国的电动汽车数量正在飞速增长，电动汽车配套充电设施的建设的地理规划与布局势必成为一个重要的 规划课题。该研究方向也可推广到更广阔的地区，有助于这些地区优化其充电设施地理布局。

（2）忽略了充电站选址布局与电动汽车充电需求的相互影响。本文对充电站选址布局是以电动汽车充电需求为数据基础的，而实际上充电站的选址布局在某种程度上对电动汽车充电需求也会产生一定的影响，充电站的选址确定可能会带来其他电动汽车的充电需求，后续在获取充电需求时，会在一定程度上降低数据的精准性。

（3）由于充电站选址布局所需相关数据获取难度较大，仅采用仿真数据进行建模分析，未能较好的展示模型中的实际建设效果。如西南部有四处密集的充电桩，可是综合运算得出的此处的需求度为0。查询地图可知此处是南京河西有轨电车的友谊街车站，需求度与需求度评价图中显示的不一致。

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