Поиск эффективных вариантов размещения быстрых зарядных станций на основе модифицированной модели назначений городских транспортных потоков Франка-Вольфа
Another Title
Search for effective locations for fast charging stations based on a modified model of urban traffic flows by Frank-Wolfe
Bibliographic entry
Ду, Сичжоу Поиск эффективных вариантов размещения быстрых зарядных станций на основе модифицированной модели назначений городских транспортных потоков Франка-Вольфа = Search for effective locations for fast charging stations based on a modified model of urban traffic flows by Frank-Wolfe / Сичжоу Ду, Д. С. Саражинский, Д. В. Капский // Транспорт и транспортные системы: конструирование, эксплуатация, технологии : сборник научных статей / Белорусский национальный технический университет ; редкол.: С. В. Харитончик (гл. ред.), Д. В. Капский, С. В. Богданович [и др.]. – Минск : БНТУ, 2025. – Вып. 7. – С. 107-115.
Abstract
С ростом популярности электромобилей эффективное планирование зарядной инфраструктуры становится ключевой задачей для устойчивого развития городов. Классические модели распределения транспортных потоков, такие как модель Фрэнка-Вольфа, для этого не подходят, поскольку не учитывают специфику поездок электромобилей: необходимость зарядки, время ожидания в очереди и возможность отказа водителей от поездки к станции. Целью исследования является разработка и апробация методологии для поиска Парето-оптимальных вариантов размещения быстрых зарядных станций на основе усовершенствованной модели транспортных потоков. Новизна заключается в применении многокритериального подхода к оптимизации, позволяющего сбалансировать противоречивые интересы трех ключевых сторон: пользователей (минимизация общего времени в пути), операторов зарядных станций (максимизация прибыли) и городских властей (минимизация числа пользователей, отказавшихся от зарядки), и выполненного на основе интеграции модифицированной модели Фрэнка-Вольфа с методом стохастического поиска для нахождения фронта Парето. Результаты, полученные на тестовой транспортной сети, показывают, что предложенная методология успешно выявляет компромиссные решения. Например, одна из найденных конфигураций обеспечивает минимальное время в пути для водителей, в то время как другая приносит максимальную прибыль операторам при наименьшем количестве отказов от зарядки. Практическая значимость работы состоит в том, что предложенный метод может служить эффективным инструментом поддержки принятия решений для городских планировщиков и инвесторов, способствуя более рациональному и надежному развертыванию зарядной инфраструктуры и ускоряя переход к устойчивому городскому транспорту.
Abstract in another language
With the growing popularity of electric vehicles, effective planning of charging infrastructure is becoming a key task for sustainable urban development. Classic traffic flow distribution models, such as the Frank- Wolf model, are not suitable for this purpose, as they do not take into account the specifics of electric vehicle trips: the need for charging, waiting time in line, and the possibility of drivers refusing to travel to the station. The aim of the study is to develop and test a methodology for finding Pareto-optimal locations for fast charging stations based on an improved traffic flow model. The novelty lies in the application of a multi-criteria approach to optimization, which allows balancing the conflicting interests of three key parties: users (minimizing total travel time), charging station operators (maximizing profit), and city authorities (minimizing the number of users who refuse to charge), and is based on the integration of a modified Frank-Wolf model with a stochastic search method for finding the Pareto front. The results obtained on a test transport network show that the proposed methodology successfully identifies compromise solutions. For example, one of the configurations found provides minimum travel time for drivers, while another brings maximum profit to operators with the least number of charging refusals. The practical significance of the work is that the proposed method can serve as an effective decision support tool for urban planners and investors, contributing to a more rational and reliable deployment of charging infrastructure and accelerating the transition to sustainable urban transport.
