随着我国社会经济的不断发展与进步,环境问题变得更受关注。城市机动车尾气排放是我国大气污染的最主要来源之一。电动汽车作为一种新能源产品,以其低污染、零(低)排放、高能源利用率等优势在市场上迅速崛起。然而,作为电动汽车的重要配套基础设施,充电站建设的不完善或者不合理严重阻碍到电动汽车的发展。当前,许多地区呈现出电动汽车充电难的问题。因此,需要对充电站进行合理的规划与管理。以往关于充电站选址问题的研究,主要分为两类。第一类研究大多是基于传统的选址模型,包括覆盖模型和截流模型等,属于组合优化(或离散优化)的研究范畴。在第二类研究中,研究者主要考虑不同情境的充电站选址问题,包括出行者停车行为、交通走廊、网络均衡等,属于连续优化的研究范畴。本论文的研究主要属于第一类研究范畴,即借鉴传统选址模型的思想与方法,建立离散模优化模型来研究电动汽车充电站的选址问题。同时,还根据具体问题的需要提出了相应的考虑出行者选择行为的连续模型。不同于以往的相关研究,本论文充分考虑了电动汽车与充电站的特点,以及出行者对充电站的选择行为等方面,建立了各种电动汽车充电站选址模型。研究工作主要包括以下几个方面:(1)相对于其他的出行者而言,通勤者在时间和空间上具有更大的恒定性,他们的通勤行为多集中在一定的短暂时期和一定的区域发生,具有明显的规律性。因此,本文考虑通勤者的出行行为,以最小化充电站的总建设成本以及出行者访问充电站的总访问成本的加权和为目标,并引入用户可接受的充电站与目的地之间的最大距离的参数,建立了充电站的选址规划模型。该模型既可以确定充电站的建设位置,还可以得出在每个充电站内需要建设充电桩的数量。考虑到充电站不一定要建立在城市交通网络的节点上,也可能建立在路段上的实际情况,本文进一步对模型进行了扩展,并提出遗传算法进行求解。最后,对北京市某区域的应用场景进行了数值分析。数值结果表明,运用扩展模型求得的选址结果比运用基本模型求得的选址结果更为合理。(2)基于第(1)部分的研究,考虑到由于个人喜好,收入水平以及工作性质等的不同,使得不同的出行者对充电站访问成本和充电成本的感知权重不同,本文分析了通勤者的充电选择行为,并根据其目的地的性质,将出行者进行分类,以最小化总成本为目标,包括充电站方面的成本(如建设成本和管理维护成本等)和用户方面的成本(如充电成本、充电站访问成本以及等待成本等),建立了考虑不同用户类型的充电站选址模型,并对北京市某区域的应用场景进行了数值分析。(3)不同等级的电动汽车充电站的规模、建设成本以及服务能力等都各不相同,因此,基于前几部分的研究并考虑不同的充电需求,本文首先借鉴经典选址模型的思想,以最小化充电站的建设成本与用户成本的加权和为目标,建立了多等级的充电站选址规划模型。而后为了更好地反映规划者对充电站选址的决策行为以及出行者对充电站的选择行为,建立了双层规划模型来进一步研究多等级的充电站选址问题,并给出了遗传算法对双层规划模型进行求解。最后,对北京市某区域的应用场景进行了数值分析。两种模型不仅能够确定所建充电站的位置,而且还能够给出每个充电站的服务范围以及相应的等级,在满足目标函数要求的条件下保证充电站的有效利用。(4)进一步地,考虑到对于出行者而言,一次出行的完成会受到车辆续驶里程、充电效率以及实际可用的充电时间等各项因素的影响,并且完成一次出行可能需要不止充一次电,为满足实际生活中多样的充电需求,保证出行者顺利完成出行,本文以最小化总建设成本和最大化所能截获的用户数量为目标,建立了考虑出行者往返出行行为的多类型的充电站选址模型。模型中引入了最小安全储备量比例的参数来反应出行者的里程焦虑程度,其值越大,表示里程焦虑程度越高。