基于混合仿真模型的电动汽车充换电基础设施优化配置研究

为解决电动汽车(EV)充电效率低、换电成本高的问题，研究人员采用离散事件仿真(DES)、基于智能体仿真(ABS)和系统动力学(SD)的混合模型，优化充电站(CS)、换电站(BSS)及充换一体站(BSCS)配置。结果表明，充换一体站可降低77%等待时间并提升24%利润，为EV基础设施规划提供决策支持。

　　

随着全球电动汽车(EV)销量突破780万辆（占新车销量10%），如何高效解决能源补给问题成为行业痛点。当前充电站(CS)面临排队时间长、换电站(BSS)存在高成本瓶颈，而新兴的充换一体站(BSCS)虽兼具两者优势，却缺乏科学的配置方案。这一问题在广州等超大城市尤为突出——停车位紧张导致充电难，而换电站的电池标准化管理又推高运营成本。

针对这一挑战，华南理工大学的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表论文，创新性地构建了融合离散事件仿真(DES)、基于智能体仿真(ABS)和系统动力学(SD)的混合模型。通过AnyLogic平台模拟三种站点运营场景，并采用OptQuest优化模块，首次量化得出：当EV到达量<125辆时建充电站最经济，126-170辆时换电站更优，>170辆则需建充换一体站。典型案例显示，最优配置的BSCS可使等待时间骤降77%，利润提升24%。

关键技术包括：1) 基于S型函数构建EV充电决策模型；2) 采用指数函数模拟出租车司机离站行为；3) 整合电网峰谷电价差异分析环境因素；4) 以广州某换电站真实数据验证模型。

研究结果

1. 问题建模：通过DES精确描述电池充换电时序逻辑，ABS模拟司机决策对流程的微观影响，SD揭示不同站点的宏观能耗规律。
2. 混合仿真模型：在AnyLogic中实现三类站点动态耦合，其中BSCS模型包含12个充电桩、40块电池和3台换电设备的优化组合。
3. 案例验证：基于广州某站数据，发现BSCS的电池周转率比单一站点高32%，且峰谷电价差可带来额外15%收益。

结论与意义
该研究突破传统单方法仿真的局限，首次实现宏观系统分析与微观行为建模的统一。提出的"低密度建CS、中密度建BSS、高密度建BSCS"策略，为城市EV基础设施规划提供量化依据。特别是将电网负荷等环境变量纳入优化，推动绿色交通与智慧能源的协同发展。广州计划2025年前建设超1000座充换一体站的蓝图，正验证了该模型的实践价值。