Sammanfattning av denna webbsida: Elektrifiering av fordon är ett lovande sätt att uppnå miljövänliga transporter. Avsaknaden av laddningsstationer begränsar emellertid elfordonens penetration. Nuvarande metoder för att optimera laddningsstationernas platser lider av utmaningar i samband med krav på dynamiska resor i rumsliga tider och den långa tid som krävs för laddningsprocessen. Den här artikeln använder den elektriska taxin (ET) som ett exempel för att utveckla en rumslig-temporal efterfrågetäckning för att optimera placeringen av ET laddningsstationer i rum-tid sammanhang. För detta ändamål, offentliga taxi krav med rumsliga och temporal attribut extraheras från massiva taxi GPS-data. De cykliska interaktionerna mellan taxikrav, ETs och laddningsstationer är modellerade med ett spatial-temporal vägverktyg. En lokaliseringsmodell utvecklas för att maximera nivån på ET-tjänsten på vägnätet och nivån på laddningstjänsten vid stationerna under rumsliga och tidsmässiga begränsningar som ET-området, laddningstiden och laddningsstationernas kapacitet. De minskade koldioxidutsläppen från använda ET-system med fasta laddningsstationer utvärderas också. Ett experiment som genomfördes i Shenzhen i Kina visar att det föreslagna tillvägagångssättet inte bara uppvisar goda resultat när det gäller att fastställa platser för ET-laddningsstationer genom att beakta tidsmässiga attribut, utan också uppnår en hög kvalitet på avvägningen mellan nivåerna för ET-tjänster och laddningstjänster. Det föreslagna tillvägagångssättet och de uppnådda resultaten bidrar till beslutsfattandet vid laddningsstationen för ET i städerna. Nyckelord: anläggningens läge; rumslig-temporell efterfrågan; maximal täckning; big data; elfordon För närvarande bidrar transportsektorn med 20–30 % av den totala produktionen av växthusgaser (GHG) såsom oxokarbonater (CO 2 och CO) och (IPCC, 2013). Minskningen av växthusgaser inom transportsektorn har därför fått stor uppmärksamhet när det gäller teknisk innovation och vetenskaplig forskning. Bland olika alternativ är elektrifiering av fordon en lovande metod för att uppnå miljövänliga transporter (IEA, 2014a). I förhållande till fordon med alternativa bränslen har dock elfordon i allmänhet ett kortare intervall som förstärks av kraven på en längre laddningsperiod (IEA, 2013), vilket, med avsaknad av laddningsinfrastruktur, inger en allvarlig oro när det gäller det tillåtna fordonssortimentet (dvs. avståndsångest). Samtidigt är avkastningen av de betydande investeringar som krävs för laddningsstationer ytterst mager under förhållanden med låg EV penetration (Carpenter et al., 2014). Därför faller EV marknaden i ett slags "ägg-chicken" paradox (Hiwatari et al., 2011; Xi et al., 2013; Jung et al., 2014). Det är uppenbart att förhållandet mellan aktiva elfordon och tillgängliga laddningsstationer för elfordon måste samordnas noggrant (Nie och Ghamami, 2013; Sathaye, 2014). Kollektivtrafik, såsom buss och taxi, är ett lämpligt första steg mot elektrifiering (IEA, 2013), och olika städer har gjort ansträngningar i denna riktning (IEA, 2013). London planerar till exempel att ersätta alla taxibilar i staden med elfordon med målet att minska koldioxidutsläppen (IEA, 2014b). New York utfärdar färdplan för elektrifiering en tredjedel av stadens taxiflotta 2020 (NYC TLC, 2013). I Kina planerar staden Shenzhen att lägga till 3000 eltaxier (ETs) till 2015 (Shenzhen Transport Administration, 2012). Därför är den framväxande frågan var man kan lokalisera laddningsstationer för att tjäna olika laddningskrav i en stad. Lokaliseringsmetoder används för att ta itu med problemet med anläggningens lokalisering för att tillgodose geografiskt fördelade krav (Church, 2002). Dessa metoder består vanligtvis av två huvudkomponenter: en efterfrågerepresentation och en lokaliseringsmodell. Vanligtvis är efterfrågan representeras som poäng, polygoner, eller flöde i ett rumsligt sammanhang (Miller, 1996). Efterfrågans storlek genereras genom en syntetisk metod baserad på befolknings- eller reseundersökningar. Efterfrågan definieras som täckt (dvs. fullsatt) om den ligger inom en viss ressträcka/tid till en anläggning (Church och ReVelle, 1974). En platsmodell är utformad för att välja de bästa platserna som uppnår maximal systemnytta, minimal kostnad eller andra mål. Baserat på olika efterfrågerepresentationer och mål, ett antal lokaliseringsmodeller har föreslagits såsom p-Median (Hakimi, 1964 ), p-Center (Hakimi, 1964, maximal täckning plats problem (MCLP; Church och ReVelle, 1974), och flödet fånga plats modell (FCLM; Hodgson, 1990). Med hjälp av geografiska informationssystem (GIS) för integrering av rumslig datahantering, visualisering och analys, lokaliseringsmodeller och optimeringsmetoder har genomförts och tillämpas i stor utsträckning för anläggningslokalisering i offentliga och privata sektorer (Thill, 2000; Church, 2002; Drezner och Hamacher, 2004; Church and Murray, 2009; Gentili, M., Mirchandani, P.B., 2012). För att på lämpligt sätt lokalisera laddningsstationer för ET är dock tiden en avgörande faktor. För det första, dagliga taxi efterfrågan uppvisar rumsliga-temporala variationer från timme till timme och från plats till plats (Wong et al., 2014; Qian och Ukkusuri, 2015). Denna typ av rumslig-temporell dynamisk funktion är ganska svårt att fånga med hjälp av en syntetisk efterfrågan strategi, och har därför ignorerats i nuvarande metoder efterfrågan representation (Miller, 1996; Church, 2002). Denna funktion skapar också en betydande utmaning för att definiera de villkor som innebär att en avgiftskrav är uppfyllt, eller formellt, omfattas (Zhou och Lin, 2012). Förvärvet av spatial-temporala variationer i efterfrågan på taxi är en grundläggande fråga. För det andra kan den tid som krävs för ET-laddning vid laddstationer vara ganska lång, där laddningstiden beroende på laddningsläge kan vara från 5 minuter till flera timmar (IEA, 2013). En sådan omfattande varaktighet kommer i hög grad att påverka samspelet mellan efterfrågan på taxibilar och tillgängliga ET:er. Dessutom är kapaciteten hos en laddstation begränsad, beroende på antalet avgiftsinslag, och endast ett begränsat antal ET-system kan laddas samtidigt vid en viss laddstation. Alla ET utöver det maximala servicenummer som anländer till en station för laddning måste därför vänta på tjänsten (Qin och Zhang, 2013), vilket också skulle påverka efterföljande ET-tjänst på vägarna. De traditionella lokaliseringsmodellerna kan dock inte hantera dessa tidsmässiga frågor vid en anläggning. Det är uppenbart att det krävs en utvidgning av den konventionella lokaliseringsmodellen. Detaljerade rymdtidsdata är ett stöd för beslutsfattande och politisk analys. Nyligen, taxi med GPS som spårar realtid fordon positioner har brett tillämpas i transporter (Tu et al., 2010; Li et al., 2011; Fang et al., 2011; Zhang et al., 2013; Yue et al., 2014). Uppgifter om taxitjänst med motsvarande tidsinformation i en stad kan hämtas från råa data för taxi GPS. Denna information skulle inte bara bidra till trafikövervakning, resetid estimering (Zhan et al., 2013; Rahmani et al., 2015), etc., men också fördjupa vår förståelse av resemönster (Liu et al., 2010), urban taxitjänst (Qian och Ukkusuri, 2015), användning av kritisk infrastruktur (Fang et al., 2013(Fang et al.,,, 2015, etc. Sådan tidsrik information ger också en möjlighet att fånga stadsomfattande rumsliga-temporala variationer i taxikrav, vilket skulle kunna tjäna som hörnsten för optimal placering av ET-laddningsstationer. Denna artikel utvecklar en spatial-temporal efterfrågetäckning med hjälp av stora rumsliga-temporala data för att underlätta laddningsstationens placering. I detta syfte, faktiska spatial-temporala taxi krav i staden Shenzhen, Kina har extraherats från stora volym rå taxi GPS-data. Med hjälp av konceptet spatial-temporal väg, den cykliska taxi efterfrågan som betjänar på vägarna, ET laddning, och eventuella ytterligare ET väntar på laddningsstationer modelleras i ett rumsligt-temporalt sammanhang. En platsmodell för rumslig och tidsmässigt behovstäckning föreslås med hänsyn till EV-området, kraven på laddning och väntan på laddningsstationer och konkurrensen mellan taxorna. Endast den efterfrågan på taxi som omfattas av en ET ingår i den modell som presenteras. Analys av de erhållna resultaten för Shenzhen, Kina indikerar den goda prestandan för den föreslagna ET laddningsstation placering som erhållits genom att ta hänsyn till tidsdimensionen. Den dagliga minskningen av koldioxidutsläpp (RCE) som genereras av ETs med lokaliserade laddningsstationer kartläggs också för att utvärdera den gröna effekten. Resten av denna artikel är organiserad enligt följande. I nästa avsnitt granskas befintliga lokaliseringsmetoder och deras tillämpningar för laddningsstationer. I avsnitt 3 beskrivs studieområdet och tillhörande data. I avsnitt 4 presenteras den föreslagna strategin för den rumsliga och tidsmässiga efterfrågetäckningen. Avsnitt 5 illustrerar de erhållna resultaten och analyserar miljöeffekten av använda ET:er med lokaliserade laddstationer. I det sista avsnittet diskuterar och avslutar vi studien. Anläggningens läge börjar med en representation av mänskliga krav och lokaliserar anläggningar på de platser som är bäst lämpade för att tillgodose dessa krav. Enligt efterfrågerepresentationen är nuvarande lokaliseringsstrategier uppdelade i två tillvägagångssätt: punktefterfrågan och flödesefterfrågan. I detta avsnitt beskrivs kortfattat de två tillvägagångssätten och deras genomförande i laddningsstationen. För omfattande granskningar av anläggningens läge hänvisas till Church (2002), ReVelle & Eiselt (2005), och Murray (2010). Platsen för punktefterfrågan förutsätter att efterfrågan ligger på olika platser, till exempel bostadsområden, arbetsplatser och köpcentra. Den grundläggande efterfrågeenheten är ett multigonalt område baserat rumsligt objekt i ett geografiskt utrymme (Church och Murray, 2009 ). Efterfrågetalet eller efterfrågetätheten härleds vanligen från demografiska data, topografiska data, fastighetsdata, undersökningsdata osv. Eftersom en polygonal area är alldeles för komplex för geocomputing, representationen av efterfrågan förenklas vanligtvis som en punkt i mitten av polygonen genom abstraktion och aggregering (Tong och Murray, 2009). Det inneboende antagandet är att särskilda resor mellan efterfrågeplatser och anläggningar görs för att tillgodose geografiska distribuerade behov. Därför definieras ressträckan/tiden som nyckelsystemets nyttoindex. Efterfråganheten definieras som täckt om den befinner sig inom en viss ressträcka/tid till anläggningar. Målet är att antingen minimera den totala resekostnaden mellan krav och anläggningar (p-Median; Hakimi, 1964) Även om positioneringsmetoden för punktefterfrågan har nått framgång i många tillämpningar, står den fortfarande inför ett antal utmaningar inom transport, såsom lokalisering av bensinstationer och laddningsstationer, t.ex. den efterfrågan som uppstår under en resa snarare än en fast plats, kostnadsindex, etc. I stället för att ägna sig åt särskilda resor mellan enskilda anläggningar och kundplatser för att upphandla tjänster, kan förare föredra att uppfylla sidobehov under en lång resa (Wang och Wang, 2010). Dessutom är ressträcka/tid som kostnaden i punktefterfrågan lokalisering inte en lämplig åtgärd för systemkostnaden i lokalisering modellering av transport. Därför är både punktefterfrågans representation och den övergripande definitionen felaktig i detta scenario. En ny lokaliseringsmodell behövs därför för att effektivt hantera denna typ av lokaliseringsproblem. Flödet efterfrågan lokalisering antar att konsumenterna söker efter en tjänst under resan till sina destinationsorter (Hodgson, 1990; Kuby, 2006). I detta tillvägagångssätt är den grundläggande efterfrågeenheten inte ett polygonbaserat eller ett punktbaserat rumsligt objekt som representerar aggregerade mänskliga behov, utan snarare, efterfrågan representeras som ett flöde som passerar längs konsumentvägar av resor (Upchurch och Kuby, 2010). Formellt, denna plats strategi betecknas som FCLM (Hodgson, 1990), som syftar till att lokalisera vissa anläggningar för att stoppa så många efterfrågeflöden som möjligt. I denna metod genereras vanligtvis först en ursprungsdestinationsmatris för att modellera efterfrågefördelningen inom studieområdet. Efterfrågan definieras som täckt när en anläggning är belägen på någon punkt längs en konsumentreseväg. Eftersom målet är att hitta anläggningar för att maximera det passerande efterfrågeflödet, är FCLM väl lämpad för de typer av anläggningar där konsumenterna serveras på sina rutter för att resa destinationer (Upchurch och Kuby, 2010; Zeng et al., 2010). Med hänsyn till den begränsade ressträckan har FCLM utvidgats till den flödestankande lokaliseringsmodellen (FRLM; Kuby et al., 2009 ) som lokaliserar ett visst antal stationer för att maximera antalet resor som kan tankas under en lång resa. Eftersom tankning också beaktas, är denna modell mer effektiv för ett större studieområde (Capar et al., 2013). Både FCLM och FRLM har framgångsrikt tillämpats på transportsektorn vid optimal placering av konventionella och alternativa bränslestationer (Goodchild och Noronha, 1987; Kuby, 2006; Kuby m.fl., 2009; Lim och Kuby, 2010; Kim och Kuby, 2013). Dessa metoder tar dock endast hänsyn till den rumsliga dimensionen av efterfrågan, och den tidsmässiga dimensionen av efterfrågan ignoreras, såsom tidpunkten för efterfrågan, servicens varaktighet, och den möjliga väntan vid en anläggning. På senare tid har båda lokaliseringsstrategierna använts för laddningsstationens placering. Möjligheterna att vänta vid anläggningen var dock inte modellerade. Till dags dato, Jung et al. (2014) har genomfört den enda studien där ET:s potentiella väntetid, baserad på slumpmässig reseinformation under en åttatimmarsperiod i Seoul i Korea, ansågs optimera konfigurationen av laddningsstationer för ET:er. De stokastiska efterfrågeuppgifterna syntetiserades dock med hjälp av programvara för transportplanering, som avviker avsevärt från verkligheten. Detaljerade rumsliga-temporala data från taxiefterfrågan förväntas ge bättre resultat. Den nuvarande studien extraherade faktiska taxiresor efterfrågan från massiva taxi GPS-data för att modellera rum-tid interaktion mellan taxi krav, ETs, och laddstationer. En platsmodell för spatial-temporal efterfrågetäckning utvecklas för att placera ET-laddningsstationer i en GIS-miljö i rymdtid, vilket gynnar beslutsfattandet om ET-laddningsstation. Forskningen genomfördes i Shenzhen, ett storstadsområde i södra Kina, som visas i Fig. 1................................................................ För att minska koldioxidutsläppen inom transportsektorn planerar den lokala administrationen i Shenzhen att genomföra användningen av ET. Många laddningsstationer för ET förväntas byggas. I denna studie, föreslår vi en rumslig-temporal efterfrågan täckning plats med hjälp av massiva taxi GPS-data för att underlätta lokalisering beslutsfattande. Rå taxi GPS-data, transportnätverket, ET, och laddningsstation data används. Uppgifterna beskrivs närmare på följande sätt: -Taxi GPS-data. Varje dag i Shenzhen är omkring 15 000 taxibilar aktivt engagerade i att flytta människor mellan olika platser som hem, arbetsplatser, köpcentra, flygplatsen och parker. Enligt transportstatistiken utförs omkring 420.000 till 460.000 resor dagligen med taxi, vilket är cirka 5% av resorna i Shenzhen. Varje taxi har installerats med en smart terminal som är ansluten till en GPS-mottagare, som registrerar uppgifter om fordonets identifiering, tid, position, hastighet och arbetsstatus med ett provtagningsintervall mellan 40 och 80 sekunder. Tabell 1 beskriver taxins GPS-format och ger ett exempel. I synnerhet är arbetsstatus en binär variabel som anger om taxin betjänar en kund vid en given tidpunkt, där status registreras som 1 om taxin är upptagen, och 0 annars när taxin är ledig. Därför kan både tider och platser där passagerare plockas upp och släpps av identifieras med hjälp av GPS-data från taxi. I den nuvarande studien använde vi rå taxi GPS-data för en sju-dagars period från 12 oktober 2013 till 18 oktober 2013 för att extrahera historiska rumsliga-temporala dynamiska taxi krav.  Den presenterade lokaliseringsmetoden för ET-laddningsstationens placering utvidgar efterfrågerepresentationen och lokaliseringsmodellen till ett rumsligt-temporalt sammanhang. Det använder sig av massiva taxi GPS-data för att optimera placeringen av ET laddningsstation. Bilda. 2 illustrerar arbetsflödet för tillvägagångssättet. För det första, dynamiska taxikrav extraheras från de råa GPS-data i samband med transportnätverksdata. Den cykliska interaktionen mellan taxikrav, ET och laddningsstationer i det rumsliga-temporala sammanhanget är modellerad med ett spatial-temporalt vägverktyg som skildrar en individs sekventiella aktiviteter på olika platser över en tidsperiod (Hägerstrand, 1970). Därefter föreslås en fysisk-temporal efterfrågetäckningsmodell (STDCLM) för att maximera ET-tjänsten på vägarna och laddningstjänsten vid stationerna. En genetisk algoritm används för att lösa STDCLM. Slutligen analyseras de erhållna resultaten, inklusive det rumsliga mönstret av täckta krav, tidsmönstret för efterfrågan servar, laddning och väntande beteenden, effekten av laddningshastighet, marginal nytta, och den dagliga RCE uppskattning. Grundläggande antaganden om ET:er och laddningsstationer är följande: (1) Alla ET:er har samma elkapacitet, E; (2) med full kapacitetsel, alla ET:er har samma maximala ressträcka, D max; (3) laddningshastigheten CS för alla ET:er i alla stationer är identiska. Det visar att tid E/CS kommer att kosta att ladda upp en ET från nollelstaten till full kapacitetsel. Det anges också att alla laddstationer tillhandahåller samma laddningstjänst; (4) när en laddningsprocess inleds kan den inte avbrytas eller stoppas förrän laddningsbehovet är helt uppfyllt; (5) det resbara avståndet d är proportionellt mot den återstående kapaciteten e (Dong et al., 2014), som anges i ekvation 1, där. Med andra ord minskar den återstående elektriciteten linjärt med den resa sträckan. (1) [plats Bild. 2 om här] I motsats till punkt efterfrågan eller flöde efterfrågan, taxi efterfrågan bygger på en kunds plan att resa från något ursprung till en viss destination någon gång. Formellt, taxi efterfrågan kan definieras som triolen, där t o betecknar början av efterfrågan, (x o, y o ) betecknar den rumsliga platsen för ursprunget, och För att tillgodose en efterfrågan på resor, en taxi plockar upp en kund vid ursprunget, gör en dedikerad transitering till destinationen, och lämnar kunden. Formellt, taxi resa kan representeras genom att utöka taxi efterfrågan till kvintuplet, där vägen betecknar körvägen från ursprunget till destinationen, och t d är ankomsttid på destinationen. Alla taxi krav och taxi resor i staden extraheras från den massiva råa taxi GPS-data. För detta ändamål återvinns spatial-temporala banor med hjälp av den kartmatchande algoritmen Li et al. (2011)............................................................................................. Sedan, i enlighet med förändringar i en taxis arbetsstatus, identifieras ursprunget och destinationen för en taxi efterfrågan. Baserat på tidsserien GPS-poster för en taxi listas i Den sekvens av vägförbindelser som korsas från ursprunget till destinationen är vägen, som bevarar effekten av många faktorer, såsom vägförhållanden, trafikstockningar, och förares personliga preferenser. Efter behandling av alla råa GPS-data, alla taxi krav och taxi resedata med exakt rumslig-temporal information lagras i en databas för laddningsstation placering. När man ersätter ett antal ET:er i det nuvarande oljebaserade bränsletaxisystemet utforskar både ET-förare och oljebaserade bränsletaxiförare dynamiskt föränderliga krav på att tillhandahålla god taxitrafik till allmänheten. Om en taxi begäran betjänas av en ET, definierar vi taxi efterfrågan som omfattas av ET. För att identifiera taxikrav som omfattas av ET modellerar vi den dagliga ET-livscykeln med hjälp av det rumslig-temporala vägverktyget, som illustrerar den rumsliga-temporala interaktionen mellan taxikrav, ET:er och laddstationer. Bilda. 3 ger ett exempel på de rumslig-temporala vägarna för ETs. Efter sekvensen av ET förare verksamhet, en ET fortsätter att betjäna taxi krav (TD 1,..., TD n i bild 3 ) när den återstående el är tillräckligt ( t.ex., efter servering TD i i bild 3). Annars går ET till en laddningsstation. Enligt laddningstillståndet för laddstationen vid ankomsttidpunkten kommer laddningen att göras omedelbart (l 1 i bild3) eller efter en nödvändig väntan (l 3 i bild 3). Detaljerna för interaktioner beskrivs nedan. [plats Bild. 3 ungefär här] Med tillräcklig elkraft, ET betjänar framväxande taxi krav för allmänheten. En tomgång ET på en position (x, y) vid en tidpunkt t rationellt söker en taxi begäran från de framväxande krav i närheten dess nuvarande plats. För att modellera konkurrensen mellan taxibilar, identifierar vi den täckta efterfrågan från en uppsättning av rumsligt nära krav. Regeln för val av rouletthjul används för att avgöra vilken efterfrågan som kommer att tillgodoses av ET för att simulera osäkerheten i den faktiska taxitrafiken. En outforskad efterfrågan granne lista i närheten (x, y) efter tid t fylls först enligt avståndskriterier. Därefter genereras ett slumpmässigt värde inom [0, 1] för att välja den närmaste efterfrågan TD i från listan för att tjäna, som anges av ekvation (2), där a i är den ackumulerade sannolikheten att den närmaste efterfrågan ith serveras i historiska taxi servar. Om ET:s nuvarande avgiftstillstånd är tillräckligt för att tillgodose den valda efterfrågan undersöks TD i innan taxiresor inleds. Om ET: s nuvarande laddningstillstånd e till är större än den tröskel som krävs för att resa till närmaste laddningsstation efter servering TD i, kommer efterfrågan att täckas. (3) där d td är längden på motsvarande körbana. I annat fall avvisas kravet på taxi och ET reser till närmaste laddstation för laddning av batteri. Den återstående laddningskapaciteten vid ankomst av en laddstation kommer att uppdateras i enlighet med resan till laddstationen. Avgiften för en ET vid en station bestäms av ankomsttid och nuvarande laddningstillstånd vid stationen. Om en sysslolös laddningsinsats hittas på stationen, kommer laddningsåtgärden att börja på en gång när ET v anländer vid tidpunkten. Avgiftens varaktighet bestäms av den återstående laddningskapaciteten, den förväntade laddningskapaciteten och CS. I detta dokument sätter vi som ett slumpmässigt värde inom [0.95E, E] för att modellera mångfalden av laddningsbeslut. Laddningstiden tc v v ges genom ekvation (4). Avgiften för v kommer att avslutas vid tidpunkten. Slutligen uppdateras ET: s laddningstillstånd e v med värdet. Efter laddningen återgår ET till att betjäna taxiefterfrågan i staden. I avsaknad av en sysslolös laddning insats på stationen, ET v måste vänta tills en laddning ET i stationen slutför sin laddning åtgärd och släpper en insats. I detta fall, väntetiden t w v för v är lika med skillnaden mellan ankomsttiden och den tidigaste laddningen slutföras vid stationen, Som anges av ekvation (5), där u betecknar en laddning ET vid en station s och V s betecknar uppsättningen laddning ETs vid s vid tiden T v a. Baserat på ekvationer (4) och (5), kommer laddningen för v slutar vid tiden. Efter laddning lämnar ET stationen och fortsätter att betjäna taxi krav på vägarna. På grund av den cykliska efterfrågan, fordonsladdning och väntande, kommer placeringen av laddningsstationer att i hög grad påverka den offentliga ET-tjänsten och laddningstjänsten för ET-förare. STDCLM strävar efter att lokalisera en uppsättning laddningsstationer för ET för att maximera både ET:s servicenivå och laddningsservicenivån. ET:s servicenivå anges av ET:s taxikrav, och vi mäter den utifrån de totala avstånden för taxiresan för alla ET:s taxikrav. Ju längre de totala avstånden är, desto bättre är nivån på ET-tjänsten. Avgiftsnivån anges av i vilken utsträckning ET-förare måste vänta med att ladda på laddstationer, och vi mäter den enligt den totala väntetiden på alla laddstationer. Ju lägre total väntetid, desto bättre är nivån på laddningstjänsten. Det bör nämnas att avstånd/tid till stationer som är belägna inte uttryckligen ingår i STDCLM. Skälen är från två aspekter. För det första visar en undersökning av ET:s om taxiförare i Shenzhen i Kina att förare, på grund av den långa tid som krävs för laddningsprocessen, bryr sig mer om väntetiden på stationer än restiden till/från stationer. För det andra, som Fig. 3 illustrerar, för att beräkna den totala taxiresor avstånd av alla ET täckta krav, resor avstånd till laddstationer (D n till laddstationen i Bild3) har dragits bort från den totala resor avstånd. Den matematiska formuleringen av STDCLM är som nedan. Typ: Här, S är uppsättningen av kandidater platser för platsladdningsstationer, Q är uppsättningen av spatial-temporala taxi krav, V är uppsättningen av ETs, T är tidsperioden, n är antalet insatser i en laddstation, M är antalet laddstationer som ska vara Målet med (6) är att maximera ET servicenivå och laddning servicenivå. Uttrycket (km) är det totala taxiavståndet för alla taxikrav som omfattas av ET, vilket anger ET:s servicenivå, och (h) är värdet av den totala väntetiden för alla ET:er, vilket anger avgiftsnivån. Det negativa tecknet och viktkoefficienten tidigare används för att justera förhållandet mellan ET-tjänsten och laddningstjänsten. I denna forskning, vi sätter till den genomsnittliga hastigheten på alla vägar över en hel dag i staden rapporteras av Shenzhen transportadministrationen, som är 26 (km/h), med målet att omvandla väntetid till resor avstånd för det andra målet. Restriktion (7) visar att varje efterfrågan på taxi endast kan täckas en gång med en enda ET. Restriktion (8) kräver att det totala antalet laddningsbara ET:er vid en viss station och tid inte får överstiga antalet insatser vid den stationen. Denna begränsning inför tidskonkurrensen mellan avgiftsåtgärderna för ET. Restriktion (9) anger att laddningstjänsten vid en station endast är tillgänglig när den laddstationen väljs för att lokaliseras. Restriktion (10) kräver att antalet laddningsstationer som ska placeras är lika med M. Restriktion (11) anger att v:s resavstånd mellan på varandra följande laddningshändelser är proportionellt mot kostnadselen under tidsperioden i enlighet med antagandet i ekvationen (1). Eftersom och är i intervallet [0, E] anges också begränsningen av ET-området. Restriktioner (12), (13), (14) och (15) föreskriver integratitetsvillkor för beslutsvariabler. Lokala problem är svåra att lösa på grund av deras inneboende komplexitet. Den heuristiska algoritmen är en lovande metod för komplexa lokaliseringsproblem. Genetiska algoritmer utvecklas till globalt optimala lösningar för komplexa optimeringsproblem genom att simulera naturligt beteende (Mitchell och Melanie, 1996). Därför har denna metod framgångsrikt tillämpats på många lokaliseringsproblem (Xiao, 2008; Tong och Murray, 2009 ). I den aktuella studien använder vi en genetisk algoritm för att lösa STDCLM. Genetiska algoritmer omfattar flera komponenter, nämligen genomkodning, populationsgenerering, fitness funktion, och urval, crossover, mutation, och stoppa kriterier. För STDCLM, använder vi ett heltal representation för att koda placerade platser som en kromosom. Kodlängden för ett genom är lika med antalet stationer. Bitvärdet anger vilka kandidatplatser som har valts för en laddstation. STDCLM:s objektiva funktion (ekvation (6)) fungerar som varje individs funktion. En inledande population av utvalda platser genereras slumpmässigt. Vid varje generation utförs rouletthjulsvalet enligt träningsvärdet. Crossover utförs av den enda punkten crossover operatör. Mutation används på några slumpmässiga bitar. Simulerad utveckling upprepas tills det maximala antalet iterationer har uppnåtts eller målet (ekvation (6)) inte har förbättrats över ett fast antal iterationer. Slutligen rapporteras de optimala resultaten, och motsvarande laddningsstationer visas. Det finns också uppgifter om efterfrågetäckning, ET-laddning och viktiga väntetider på de stationer som finns. Innan optimizing STDCLM, parametrarna för genetisk algoritm, såsom populationen storlek p, urvalsfrekvens, mutationsfrekvens,, och, är etablerade efter intensiva experiment med hjälp av parameter tuning metod Coy et al. (2001).................................................................. De top-k platser med de största taxi krav genereras som kandidat platser. Enligt prestandan hos den använda ET BYD E6 i Shenzhen, Kina, ställer vi in den maximala ressträckan D max till 250 km, laddningshastigheten CS till E/120 min -1. Ett första scenario (S0) med 12 laddningsstationer och 2 000 ETs utformades för att bedöma det föreslagna tillvägagångssättet. Det erhållna resultatet analyseras från både rumsliga och tidsmässiga perspektiv, inklusive den rumsliga fördelningen av täckta taxi krav, och temporal mönster ET servar, laddning och väntande beteenden. Effekten av laddningshastigheten undersöks genom att lösa scenariot S0 med olika inställningar av parametern CS, från E/240 min -1 till E/60 min -1. Ytterligare fyra scenarier (S1-S4) utformades och löstes för att utvärdera den marginella nyttan av olika antal laddningsstationer på plats. Scenarios S1 och S2 har 4 respektive 8 stationer, medan S3 respektive S4 har 16 respektive 20 stationer. Fastställandet av varje scenario, inklusive namnet, antalet ET, antalet stationer, antalet insatser och förhållandet mellan ET och insats, presenteras i tabell 2. För att utvärdera miljöeffekten av ET-tjänsten, beräknas den dagliga RCE också med hjälp av utvärderingsmodellen för Barth och Boriboonsomsin (2008), som uppskattar koldioxidutsläppen per kilometer för ett lätt förbränningsfordon enligt körhastigheten. När ET släpper ut noll koldioxidutsläpp till luft mätte vi ET:s RCE med det koldioxidutsläpp som genereras av en oljetaxi som färdas på samma rutt. Så, med den hastighetsinformation och den resa väg som erhålls från taxi GPS-data, mängden RCE på grund av ET täckta taxi krav beräknas. Genom att samla alla RCE på vägsegment kartlägger vi den gröna effekten av ET-systemet baserat på antalet ET:er och de lokaliserade laddstationerna. [plats Tab. 2 about here] Experiment och resultat Spatial-temporal distribution av taxikrav De erhållna resultaten från scenariot S0 sammanfattas i Den rumsliga fördelningen av de täckta taxikraven från ETs visas i bild. 7............................................................ Resultaten visar att ett relativt litet antal stationer kan stödja ET-tjänsten för hela staden. De flesta av dessa krav är rumsligt aggregerade i centrumområdet. Vissa platser, som flygplatsen, järnvägsstationerna och hamnarna till Hongkong, har också intensivt täckta krav. I andra områden, till exempel i norra och östra Shenzhen, kan man emellertid konstatera att kraven är mycket spridda. Bilda. 8 visar den rumsliga fördelningen av det ET-täckta förhållandet som erhålls genom att dividera antalet ET-täckta taxikrav med de totala kraven på samma plats i staden, baserat på bild.   Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I motsats till den rumsliga aggregering som observerats för de täckta taxi kraven, är förhållandet fördelningen ganska rumsligt homogen. Förhållandena i de flesta områden i staden ligger i intervallet [10 %, 20 %]. Ett förhållande på mindre än 10% observeras i ett litet område i nordöstra Shenzhen. Förhållanden över 20 % observeras för endast ett fåtal områden vid gränsen till det täckta området, där efterfrågan på taxi är ganska liten, vilket visas i bild. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Därför, på dessa platser, när två eller tre krav omfattas av ET, som visas i bild. 7, förhållandet kommer att vara hög som visas i Bild. 8............................................................... Förutom den rumsliga dynamiken uppvisar ET-tjänsten på vägen och laddningstjänsten på stationerna också hög temporal dynamik. medan den totala laddningstiden per dag minskar från 11,758,3 h till 4,172,5 h och den totala väntetiden minskar kraftigt från 4507,7 h till 17,8 h. Eftersom ET spenderar mer tid på vägarna, leder förbättringen av laddningstjänsten vid stationerna till en bättre ET-tjänst på vägarna. Den totala ressträckan av täckta krav ökar från 476, 469,7 km till 662, 930,8 km. [plats Tab. 4 ungefär här] Bild. 10 och tabell 5 beskriver målen för varje scenario och deras tendenser som en funktion av de stationer som ligger. Med den laddningstjänst som ökar från S1 till S4 uppvisar de erhållna lösningarna en enhetlig förbättring av både ET-tjänsten på vägarna och laddningstjänsten på stationerna. För ET-tjänsten ökar den totala längden på den trafik som omfattas av ET från 4037707,3 km (S1) till 659,167,1 km (S4). För laddningstjänsten minskar den totala väntetiden från 8 930,3 timmar med 1 939 väntetider (S1) till 121,1 timmar med 498 åtgärder (S4). Samtidigt ökar den totala laddningstiden från 4448,4 h (S1) till 9.83.6 h (S4). Det totala antalet avgiftsåtgärder ökar från 2,733 (S1) till 5777 (S4). Den genomsnittliga laddningstiden vid stationerna ökar också från 1,63 timmar till 1,70 timmar, vilket beror på det minskade avståndet till en station med ett större antal laddstationer. Det är värt att lägga märke till att nya stationer kan leda till att antalet väntande åtgärder ökar. Som visas i tabell 5, antalet väntande åtgärder på stationer nästan fördubblas mellan scenarierna S1 (1 939 väntande åtgärder) och S2 (3 619 väntande åtgärder). Detta beror främst på det otillräckliga utbudet av laddningstjänster enligt villkoren i S1, där varje ET tar ut i genomsnitt 1 367 gånger (dvs. 2 733/2000) med fyra laddningsstationer. Med tillägg av 4 fler stationer i S2 ökar utbudet av laddningstjänster, och varje ET tar ut i genomsnitt 2,52 gånger (dvs. 5,040/2000) per dag, vilket också genererar ett ökat antal väntande åtgärder på stationerna. Den totala väntetiden minskar dock fortfarande från 8,930 timmar (S1) till 4.379 timmar (S2), vilket illustreras i bild. 10................................................................ Den genomsnittliga väntetiden förbättras också avsevärt från 4,61 (dvs. 8,930,3/1,939) h till 1,21 (dvs. 4,379/3,619) h mellan scenarierna S1 och S2. Denna sanning bekräftar förbättringen av målen med fler laddningsstationer. Den marginella nyttan av mer lokaliserade laddningsstationer minskar dock. Mellan scenarierna S1 (4 stationer) och S2 (8 stationer till en början visas längs huvudvägarna i S1 (Fig. 11a)................................................................. Med ökande antal laddstationer tenderar nya stationer att vara belägna i de områden med hög densitet taxi efterfrågan i S2 (Fig. 11b) och S0 (Fig. 11c).................................................................. Slutligen, nya stationer placeras på flygplatsen eller lågdensitet taxi efterfrågan områden i norra Shenzhen i S3 (Fig. 11d) och S4 (Fig.   11 e ).............................................................................................................. [plats Tab Bild. 12 illustrerar den rumsliga fördelningen av den dagliga RCE. I enlighet med ET-avtrycket observeras reducerad RCE över nästan hela vägnätet. De mest framträdande effekterna förekommer i centrumområdet (A), korridorerna till centrumområdet (B), och motorvägen till flygplatsen (C). Än en gång minskar den gröna effekten som uppnås med fler laddningsstationer. Mellan scenarierna S1 (4 stationer) och S2 (8 stationer), ökar den totala RCE med 104,999,7 kg, och en mer jämnt fördelad grön effekt genereras. Den totala RCE ökar dock endast med 1,275,1 kg mellan scenarierna S3 (16 stationer) och S4 (20 stationer) eftersom den laddning som tillhandahålls av 16 stationer i S3 är nästan tillräcklig för 2000 ET som används. Skillnader mellan de rumsliga RCE-fördelningarna i bild. 12d och bild. 12 e är också mycket små. [plats Tab Elektrifieringen av kollektivtrafiken har varit en pionjär i att uppnå målet grön transport. När det gäller eltaxi (ET), en nyckel till framgång ligger i placeringen av laddstationer för att tillhandahålla en högkvalitativ ET-tjänst för allmänheten och en bekväm laddningstjänst för ET-förare (Jung et al., 2014). Men i dynamiken hos efterfrågan på taxi och ET-avgifter blir tiden en avgörande faktor, vilket försummas i nuvarande lokaliseringsstrategier som endast tar hänsyn till rumsliga frågor. Som ett erkännande av denna begränsning, har denna artikel behandlat lokaliseringsproblem De viktigaste bidragen av denna forskning är trefaldiga, enligt följande. För det första presenterades en ny lokaliseringsmodell ur det rumslig-temporella perspektivet, som utvidgar den nuvarande lokaliseringsmetoden för att hantera dynamisk efterfrågan snarare än statisk efterfrågan. Dessutom har det komplexa samspelet mellan efterfrågan på resor och utbudet av transporttjänster hanterats i ett rumsligt-temporalt sammanhang. För det andra använder sig denna forskning av massiva GPS-data för att stödja det offentliga beslutsfattandet inom transportsektorerna, som erkänner värdet av stora data och går mot smarta beslut i en mycket dynamisk miljö. För det tredje har man tagit itu med problemet med att optimera placeringen av laddningsstationer för ET. Detta arbete kan inte bara stödja kortsiktiga beslut om användningen av ET som en allmännyttig tjänst, utan kan också bidra till att främja den långsiktiga utvecklingen av marknaden för elfordon. Det är uppenbart att resultaten av det föreslagna tillvägagångssättet är till stor praktisk nytta för laddningsstationen för ET. Tillvägagångssättet visar dock också på några anmärkningsvärda begränsningar. För det första är de stationer som är belägna endast avsedda för underhåll av ET, och privata elfordon beaktas inte. I framtiden bör det arbete som lagts fram utvidgas till att omfatta uppfyllandet av alla ansökningar om uttag av avgifter från alla elfordon. Den andra begränsningen är att man bortser från variabiliteten i efterfrågan på taxi. Om taxitrafiken är borta under en tid, taxi kräver närliggande busstationer eller tunnelbanestationer kan överföra till bussen eller tunnelbanan. Därför måste mer uppgifter om kollektivtrafik samlas in och involveras ytterligare i det presenterade arbetet. Den tredje begränsningen är att man bortser från förhållandet mellan laddningsstationer och nät. Ytterligare uppgifter om nätinfrastruktur bör samlas in, och de platser där ET-laddningsstationer kan laddas bör anpassas i enlighet med detta. Den sista begränsningen handlar om parametern, Som är inställd på den genomsnittliga hastigheten på alla vägar över en hel dag. Stadstrafiken varierar dock betydligt mellan rum och tid, vilket leder till ganska olika minskade avstånd till väntan. Därför bör ett rumsligt-temporellt beroende värde fastställas utifrån historisk trafikinformation i fortsättningen. Denna forskning stöddes delvis av Kinas nationella vetenskapsstiftelse
I REF används en rumslig-temporal strategi för efterfrågetäckning för att ta itu med lokaliseringsproblemen för laddningsstationer för eltaxi.
Optimizing the locations of electric taxi charging stations: A spatial–temporal demand coverage approach
{'venue': None, 'journal': 'Transportation Research Part C-emerging Technologies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}