解读南京理工大学 罗李子：考虑用户响应特性与设备灵活性的电动汽车充电设施规划方法

充电设施规划面临的三重现实短板

研究背景部分点明了当前充电设施规划的三大突出问题。其一，既有模型普遍采用统一响应系数，未充分考虑价格与距离共同作用下的用户差异，容易造成充电需求与可调能力评估偏差。其二，既有模型普遍采用恒功率上限与固定端口容量，未充分考虑荷电状态相关功率变化与模块共享机制，影响设施容量与灵活性评估。其三，既有规划侧重单站或局部配置，未充分考虑用户需求保障、行为不确定性与跨馈线柔性互济，难以统筹多主体利益与配电网安全。

这三个短板指向同一个后果：需求与可调能力评估出现偏差，设施配置合理性随之下降。研究据此提出构建兼顾用户响应差异、新型设施配置与电网资源协同的充电设施规划方法，目标是在保障用户需求、提升运营效率与维护配网安全之间找到平衡点。

用户调查：RP与SP结合获取行为样本

针对充电行为微观数据稀缺、决策机理难以直接观测的问题，研究结合显示性偏好（RP）与陈述性偏好（SP）设计用户调查问卷。RP反映真实行为特征、避免主观陈述偏差，SP则捕捉假设性情境下的独立选择、较好反映主观意愿。问卷覆盖个人属性、车辆属性、充电习惯、有序充电与时空引导场景等多个维度。

调查共收集问卷416份，经问卷筛选与数据清洗后获得有效问卷319份。

这一发现直接支撑了后续差异化响应建模的必要性——用统一响应系数替代真实行为，会掩盖用户之间的显著异质性。

价格与距离双重作用下的响应特征

数据分析揭示了几组值得关注的行为规律。在有序充电价格激励方面，随着优惠电价增加，用户接受有序充电的概率随之上升，但仍有约30%的用户不愿意接受有序充电模式，说明充电决策还受到价格以外其他约束的影响。在时空引导方面，当引导距离不变时，优惠电价越高用户接受引导的概率越高；但距离成本增加会削弱价格激励效果，需要通过更高的电价激励来抵消。

用户日常充电电价主要集中在0.4—1.2元/kWh区间，高价区间占比明显偏低。电池容量分布则呈现三个峰值，分别对应10—30kWh混动车型、50—80kWh纯电车型和大于110kWh长续航车型。这些分布特征为后续分群建模提供了数据基础。

从概率预测到分群：让离散选择可被定价调用

面对多维用户特征与充电选择之间的非线性关系，研究采用极端梯度提升模型预测价格响应概率。该方法通过逐步训练多个弱学习器对损失函数进行优化，再将各轮弱学习器的预测结果加和形成最终预测，具有较高预测精度和计算效率。在此基础上，结合响应水平与变化趋势构建双尺度相似性，采用改进谱聚类识别时间调度与时空引导两类充电情境下的典型用户群。

进一步拟合连续响应函数，将离散的调查选择转化为可供定价优化调用的分群概率模型。这一处理的关键意义在于：调查问卷得到的是离散选择，而定价优化需要连续的概率输入，分群拟合恰好架起了两者之间的桥梁。

时空协同引导与动态定价的联动机制

研究构建了电动汽车、交通路网及配电网的耦合分析框架，将充电价格、排队时间、通行时间与用户差异化响应纳入选站过程，并更新引导后的路网流量。定价决策层以各充电站96时段充电价格為决策变量，目标函数综合网损成本、引导前后用户充电成本差值及路网运行成本。

算例设置居民、办公、商业三区共5座充电站、每站12个充电桩。场景1为就近选站、充电价格1元/千瓦时；场景2为动态定价与时空引导，价格区间0.65—1.5元/千瓦时。结果表明，价格激励改善负荷分布并降低网损与用户支出，空间引导进一步促进充电需求向空闲站点转移。

同时，时空引导使排队时长下降54.6%、降低节点电压越限风险，但平均引导距离增加0.30km，体现了服务均衡性与绕行代价之间的权衡。

多端口柔性系统：模块共享释放设备潜力

针对设备容量与端口固定绑定导致的资源利用受限，研究构建模块与端口解耦的多端口柔性充电系统，通过分配共享功率模块满足车辆需求，以模块数量、开关调节与功率约束描述设备运行边界。在功率边界表征上，建立荷电状态相关的动态功率边界，通过充电曲线积分将瞬时功率上限转换为单时段最大荷电状态增量，避免恒定功率上限对高SOC阶段可充电量的高估。

在此基础上构建快速充电、时移充电与功率可调三类充电模型，刻画车辆充电时序与功率灵活性。随机规划模型以期望年化成本最小为目标，采用沃瑟斯坦距离前向选择进行场景削减。算例设置六类对比方案，分别检验充电模式、恒功率假设、无功支撑以及多端口系统架构的规划影响。

站网协同：在多方利益间寻找帕累托方案

研究提出充电站与柔性互联装置（SOP）多目标随机协调规划方法，将用户荷电状态阈值作为随机参数，以调查分布、聚合可行域与行为统计特征表征群体调节差异。模型计入设备投资、网络损耗、充放电收益及需求未满足代价，分别构建配电网侧、充电站侧与用户侧的目标函数，形成体现不同主体利益权衡的帕累托方案。

求解上采用整数—连续混合进化算法，整数粒子群更新设备数量、差分进化更新连续容量，并利用极端梯度提升代理模型预测多主体目标。消融方案对比显示，完整方法降低用户支出与总体社会成本，同时改变配电网和充电站运营商的成本收益结构。研究明确指出，站网协同需在用户需求保障与多主体经济性之间进行权衡，不能等同于各主体同时达到各自最优。

用户调查环节的关键数据勾勒出充电行为的基本图景。416份问卷经筛选后保留319份有效样本，为后续建模提供了行为数据基础。约30%的用户即使面对价格优惠仍不愿接受有序充电，这一比例提示价格激励的覆盖边界。 日常充电电价集中在0.4—1.2元/kWh区间，高价区间占比明显偏低，说明多数用户的充电成本敏感度处于中等水平。电池容量分布呈现混动、纯电、长续航三个峰值，对应不同充电需求特征，这也是分群建模需要考虑的维度之一。

时空引导算例的量化结果呈现出清晰的权衡关系。场景2相比场景1，网损成本下降16.8%、用户充电成本下降21.9%，经济性改善明显；排队时长下降54.6%，服务效率同步提升，节点电压越限风险也得到降低。 但改善并非没有代价：平均引导距离增加0.30km，意味着用户需要为价格优惠和更短排队付出绕行成本。这一增一减正是研究强调的“服务均衡性改善与额外绕行代价之间的权衡”，也为设施容量和空间布局优化提供了运行层面的依据。

多端口柔性系统的算例参数显示，时间分辨率为15分钟（96时段），电池容量76.9kWh、峰值功率110kW，单模块额定功率15kW。在三种充电模式下，模块配置数量差异显著：快速充电556个、时移充电520个、功率可调390个。 从快速充电到功率可调，模块需求减少约30%，说明车辆充电时序与功率灵活性的提升可以直接转化为装机规模的节省。这一结果对设施投资决策具有直接参考意义：在需求特征允许的条件下，选择灵活性更高的充电模式有助于压低硬件容量投入。