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摘要：随着我国电动汽车的快速发展，充电桩、电池和充电技术得到大规模的应用，电动出租车已经成为示范经营点。对于电动车来说充电桩是电动汽车基础设施的关键部分，充电桩的数量配置对电动车未来的发展会产生最为直接的影响。本文从电动出租车的实际运营情况出发，对其运营状态进行了分析，利用排队论原理建立了两个数学模型，将电动汽车充电站系统最低消费为目标函数，寻求充电桩的最优配置。并在深圳南山地税充电站对模型数据进行了验证，最后给出了充电桩的最优配置，在最优化充电桩配置并且不影响电动出租车正常运营的情况下，可以有效降低充电桩的配置成本，实现双赢。
关键词：电动出租车；充电桩；优化配置
前言：目前国内主要有纯电动公交车和纯电动出租车进行示范运营。充电基础设施是促进电动汽车产业发展的关键，纯电动公交车主要有换电和整车快速充电方式，纯电动出租车主要采用整车快速充电的方式，也有学者对电动出租汽车快速更换电池运营模式进行了研究。随着电池和充电技术的提升，电动汽车的行驶里程和充电速度得到了明显改善，整车充电将会显现出更大的优势。充电桩数量的多少是整车充电站最核心的配置参数，影响充电站的服务质量和建设成本，因此如何合理配置充电桩的数量显得尤为重要。
1电动汽车分析
电动汽车能够有效降低碳排放，减少城市噪音，是国家重点战略支柱产业之一，具有广阔的发展前景。电动车大规模应用会对城市电网产生一定程度的影响，为了将造成的影响降到最低，学者们也做了很多研究工作。首先对充电站的充电功率对电网产生的影响进行了研究，并总结了合适的电网控制方式。提出了充电汽车的充电控制方法以及其经济运行策略，与当地电网进行交互运作。有效的规划充电桩的配置方法，确定充电桩的选址位置。充电桩的基础配置是充电汽车发展的关键，也有学者对纯电动出租车采用电池更换方式进行了研究，虽然能够很好的解决充电排队的难题，但由于成本过高并不现实。
随着电池和快速充电技术的发展，电动汽车得到了大规模应用，整车充电也有很大的优势。而充电桩的配置数量对整车充电造成最为直接的影响，也对充电桩的服务质量和建造成本造成影响，所以合理的配置充电桩数量对电动车发展非常关键。
2电动出租车运营特点
深圳市是我国新能源汽车运行示范城市，从2010年投入电动出租车以来，单辆车的运行里程数已经超过30万公里以上。
通过调查分析显示电动车充电高峰时刻主要分布在4个时段，最高充电功率和充电桩数量都维持在一定水平。由于出租车换班时间在下午六点，在司机换班前需要把电动出租车电池充满，所以在下午六点会出现充电高峰期。
对数据进行分析，利用Matlab中的kstest函数将置信率设置为0.05，对数据分布规律进行分析检验。电动出租车充电时间数据服从正态分布，在早高峰时间高峰时段持续时间补偿，在晚高峰时段持续时间较长，数学期望分别为61分钟和53分钟。电动出租车在两个高峰时段服从指数分布，在充电站电动车到达时间服从泊松分布。数据分布与加油站和银行进行类似度分析，城市电动充电桩是为特定服务群体服务的，充电桩的数量直接对运营商的成本造成直接影响，充电桩的数量配置也取决于电动车服务时间和电动车数量。根据现场数据分析，可以得到以下结果。电动车的数量是有限的，但是单个充电时段的车辆到达数量是随机的；充电站的充电桩数量是固定的，而且是相互之间独立运行，所以充电工作效率互相之间不产生影响；电动出租车充电时长也具有随机性；充电桩的服务能力是有限的，而且一个充电站也是对某一区域内的电动车进行服务。基于上述分析可以发现，电动出租车进站充电方式与服务台服务方式是类似的，可以对充电方式进行简化和假设后，利用排队理论去优化充电桩的配置参数，解决充电站的优化问题。
3电动出租车排队模型
3.1排队理论基本原理
排队理论是通过对服务对象和服务时间进行统计研究一种分析方法，在根据等待时间等其他数据来分析系统指标，然后依据这些指标来改进系统结构，从而优化服务配置，使服务系统能够达到用户要求。
3.2M/G/s/∞/∞等待排队模型
M表示电动出租车达到时间是服从正态分布的，可以根据上文的分析来看，将单位时间内到达充电站的出租车数量设为x，则1/x是电动车到达充电站的平均间隔时间。G表示的是电动出租车的充电时间是服从指数分布的，将单位时间内充电站能够服务的电动车数量设为y，则1/y为单位时间内能够服务的电动车数量。S表示的充电桩的数量，在这里需要增加系统的容量以及电动车的服务量，充电过程是等待制，电动出租车在到达充电站时，如果充电桩已经被占满，就必须先花时间等待，等充电完成才能驶离。
4电动车充电桩的最优配置模型
在每个充电桩的充电方式确定的前提下，其充电功率是确定的，那充电出租车的核心参数就是充电桩的数量。本文将一般状态下，单位时间内充电站和电动出租车需要花费的总费用作为目标参数，设置最优配置模型：
Cs是每个充电桩在单位时间充电时需要的费用；cw为电动出租车进入充电站需要消耗的时间，或者等待充电过程中需要花费的费用；s为排队模型中充电桩的数量；Ls是平均排队长度。这是一个Z与充电桩数量s的函数，求Z达到最小值时需要的充电桩数量。因为s是一个整数，所以函数是一个非连续函数，根据不同充电桩数量球平均排队时长，确定最优充电桩数量。
5实例分析
深圳南山地税充电站一共有8个充电桩，每个充电桩的购置费和维修费大概在30万元左右，运营成本大概在50万元左右，每个充电桩按5年使用寿命计算，现在电动出租车司机月收入大概在5000元左右，通过这些数据来配置函数参数，在此基础上对函数进行计算，选出最优充电桩配置数量。对充电站晚高峰段进行数据分析，求得电动出租车的充电桩数量在4或8都是合理的。
结语：
综上所述，在对电动出租车的实际运行数据进行分析后，建立了充电站排队模型。等排队模型必须要求电动车在电动充电桩不够的情况下需要等待，直到充电完成才能离开，这种模型只适合区域充电站服务模式。
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