1、“.....通量 模型似乎是最适合公共快速充电站 选址规划 。 利用通量 方法 可构建流量 捕获选址模型 ，该模型 由 最先提出 ，之后通过 和 进步改进。改进之后在沿路确定的设备建设位置可以使设备得到最大化利用，并满足沿线消费者的需求。 和 还 发现了 多个改进方法和运用程序 。 考虑到非传统汽车电动汽车和氢气汽车的局限性， 和 构建了个 选址规划模型 。 在 的基础上考虑了汽车行驶能力，因此在出发地和目标地之间必须建设综合车站以保证汽车顺利的补给燃料 。 等 人对该模型进行了研究和改进。 电动汽车充电次 只能 行驶 。最近几年电动汽车 主要行驶 在城市 里 行驶每天的行驶距离大概为 ， 所以可以运用 模型来进行充电站的选址规划 。因此，传统 的 选址模型可以直接运用......”。

2、“..... 选址规划模型 综上所述，由于 电动汽车 本身 存在定的特殊性 和 案例分析 结果 ，城市内充电站选址可以运用 流量捕获选址模型求解。 下面是根据原模型的两种方法比较和运用 方法传统的 流量捕获选址优化模型 方法二基于建设成本的改进型 流量捕获选址优化模型 方法是建设充电站的个数定时，确定充电站建设位置使其可以最大限度的捕获汽车流量。方法二则假设捕获汽车流量定时，电动汽车充电站的建设成本最小。在这优化模型当中充电设备的数量是可以优化的，不是作为个固定的参数引入。 这两种优化模型对必须满足沿路的充电需求。下面将详细的描述这两种优化模型。 方法模型解析 方法是基于传统流量捕获的选址规划模型 。目标函数 的目的是在使用的充电设备数量固定不变，其可以最大限度地满足电动汽车充电需求。该模型的二元决策变量如下 ，当 位置存在充电设备时为 ，否则为 ......”。

3、“.....当路径 被捕获则为 ，不能捕获为 。 第组约束方程式 可以确保在条路径当 中 至 少有 个公共充电设备对过往车辆进行充电。约束方程式 确保了快速充电站的个数达到要求数 约束方程 确保在路径当中了定有 充 电设备 存在 。约束方程 防止了路径被多个充电站重复捕获充电。约束条 件 和 用 二进制来定义决策变量。          ,      ,    式中 由 路径组成 可以建设充电站的位置 在 与 之间的 支路上的节点数 在支路 上 车流量 辆 年 充电站建设的数量 方法二模型解析 模型二也是基于 传统流量捕获的选址规划模型。然而，该规划模型 目标是在满足最小的充电需求的基础上，求 解 快速充电设备最小建法在捕获巴塞罗那 的年度交通流量的结果......”。

4、“.....方法 和方法 所选出快速充电站的 位置有两个是 相同 的 。 方法求出的 个快速充电站位置中有 个处于巴塞罗那的南部地区 方法二对北部的充电站位置重新规划了还可知有两条主要的公路进入巴塞罗那城内。除此之外，方法二还有确定了 个快速充电站 位置， 方法也会确定些与现有加油站不重合的电动汽车充电站建设点 。 两种方法确定快速充电站位置都处于网络节点，当前那些位置也正在建设加油站。 建设 充电站位置附近存在有洗车服务的加油 ， 他们 将会大大的降低 配电网重构的投入 。 可以看出，运用方法二求解 捕获的巴塞罗那的年流量 所建设的充电站数量有所增加，比方法要多建设两个。然而，从表 中可以计算出方法二的总成本费用比方法二少 。 虽然方法二最终确定的充电站的个数较多 ， 但确定的充电站 建设位置附近存在加油站大型超市和商场 。通过对原有的加油站大型超市和商场利用，可 使 充电站的 建设成本 降低 ......”。

5、“.....所需的电动汽车充电站的总数和充电站建设成本。 可以看出，在所有参数确定时采用方法可以减少建设充电站的数量。如果追求成本最小化，可运用方法二 使 其建设成本将减少 。 在其他城市应用第二种方法所节约的成本，由建设位置附近的交通流量加油站和共用停车场 情况 决定。 结论 可靠的充电站不仅是电动汽车运行技术前提，还是 让消费者接受电动汽车的重要组成部分。考虑到电动汽车充电时间前期建设成本和市场需求情况，快速充电站是作为共用 充电基础设施的最好选择。然而，由于城市里空间狭小和配电网中负荷较重， 导致 充电站建设费用 增加 。运用传统的流量捕获法对快速充电站进行选址规划可以得到系列的建设 位置，这些点只专注于在充电站数量固定时最大限度的满足消费者充电站需求，没有对其建设成本进行考虑。在巴塞罗那的交通网络中建设快速充电站工作中需要对其成本进行考虑......”。

6、“..... 可 使 充电站的建设成本和配电网加固的费用有所 减少。这种选址方法可以 使充电站规划目标有很好的可行性和项目资金管理更加完善 ， 可 降低 成本。这种选址规划方法可以很容易借鉴给其他城市， 但其节约的成本需要结合当地的的交通流量加油站和共用停车场情况来定 。 参考文献 等 计及快速充电站微网规模规划 年第 届欧洲能源市场国际会议 , 灰色关联分析法个图形的交换中心绝对中心和中位数的最优定位 运筹学， 中心设备选址规划 地理分析 流 量 捕获 选址 模型 地理分析 自行决断的服务 设备选址规划 交通学报 , 定位采集单元在多计数和规模报酬递减网络中的应用 欧洲运筹学 , 广告牌选址模型 地理与环境模型 个交通网络的车辆检查站的选址规划 地理分析 ......”。

7、“..... 中位法与流量捕捉法再生能源充电站规划模型比较 运输地理学 , 基于 流量捕捉 与候选点分散定位再生能源站选址规划研究 网络空间经济学 , 基于启发式算法的加油站和再生能源站选址规划 欧洲运筹学杂志 等 佛罗里达氢气站最佳 选址规划 策略 ,国际氢能期刊 , 设 成本 。如方 法，模型二的二进制决策变量如下 𝑥𝑘，当 𝑘位置存在充电设备时为 ，否则为 ，利用二元变量表示路径是否被捕获，当路径 被捕获则为 ，不能捕获为 。 约束方程 充电设备必须满足路径中的最小充电需求 约束方程式 可以确保在条路径当 中 至 少有 个公共充电设备对过往车辆进行充电约束方程 确保在路径当中了定有充电设备存在。约束方程 防止了路径被多个充电站重复捕获充电。约束条 件 和 用 二进制来定义决策变量......”。

8、“.....      ,    式中，与模型参数不相同的有 之路上每年的电动汽车充电最小需求量 辆 年 在 位置建设充电站的成本欧元 案例研究 选择 了巴塞罗那作为此次案例分析的对象。通过分析所给的两个原始数据矩阵的信息，构建整个城市交通路径和交通流量模型。个是来自 年巴塞罗那 交通 署调查交通流量数据另外个是加泰罗尼亚自治政府公布的道路分布情况。 通过 最短路径算法可以估算出路网的交通流量 。 表 方法 和方法 的性能比较 捕捉流量百分数 模型 加油站的数量 建设总成本 € , 模型 成本最小化 加油站的数量 建设总成本 € ......”。

9、“.....从调查的数据可知，巴塞罗那被交通署划分成 个区域，其中 个区域在巴塞罗那城市内。 加泰罗尼亚地方政府发布了简化版本道路图，其中包含了被用来构建最短路径的 个巴塞罗那区域。此图只是过滤与巴塞罗那的城市信息 ,它由 个节点和 个边缘组成。 车流量假设 该数据描述了巴塞罗那城区内 与城外 各区域的 私家车 流动情况。本文假设巴塞罗那城区内的电动汽车的分布是均匀的。上下班的人分配到不同的区域，他们通过搜索最近的高速公路进去城区。 建设成本 电动汽车充电站的运行成本可以根据以下标准把 个充电站建设的候选点分为四类第类充电站既可以充电还可以提供洗车服务第二类充电站可以同时给 辆电动汽车充电第三类充电站其同时充电数小于 ，其内部建设了超市或商场第四类充电站和以前的充电站完全相同。为此......”。