城市电动汽车共享充电设施供需均衡的动态分配方法研究

本文创新性地提出整合混合选择模型(HCM)、蒙特卡洛模拟和遗传算法的三阶段框架，通过量化用户心理潜变量（Psychological latent variables）、解析多源时空数据（POI/充电订单）、构建真实出行链驱动的需求预测模型，实现共享充电设施10.38%的利用率提升，为城市交通电气化（Transportation electrification）与碳中和目标提供系统性解决方案。

　　

研究亮点
• 首次在EV充电共享行为中引入心理潜变量(Psychological latent variables)分析
• 基于多源数据(含POI和实际充电订单)揭示电动汽车时空出行链特征
• 通过真实出行链驱动的蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)预测共享场景充电需求
• 动态分配策略实现供需均衡，利用率提升10.38%

结论
本研究针对新能源汽车市场爆发式增长背景，提出包含三重控制维度的系统优化框架：(1) 动态定价机制；(2) 基于混合选择模型(HCM)的行为偏好量化；(3) 遗传算法驱动的时空资源匹配。通过中国常熟市的实证验证，该方案显著缓解了充电桩"增量错配"(2.7辆EV/新增充电桩)和"晚高峰拥堵"(18:00-20:00)等典型问题，为城市交通脱碳(Decarbonization)提供了可复制的管理范式。

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