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Data-Driven Planning of Plug-in Hybrid Electric Taxi Charging Stations in Urban Environments: A Case in the Central Area of Beijing

机译：插电式混合动力电动出租车充电站的数据驱动规划   城市环境：以北京中心区为例

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摘要

Plug-in electric vehicles (PEVs) can contribute to energy and environmentalchallenges. Among different types of PEVs, plug-in hybrid electric taxis(PHETs) go in advance. In this study, we provide a spatial and temporal PHETcharging demand forecasting method based on one-month global positioning system(GPS)-based taxi travel data in Beijing. Then, using the charging demandforecasting results, a mixed integer linear programming (MILP) model isformulated to plan PHET charging stations in the central area of Beijing. Themodel minimizes both investment and operation costs of all the PHET chargingstations and takes into account the service radius of charging stations,charging demand satisfaction and rational occupation rates of chargers. Atlast, the test of the planning method is carried out numerically throughsimulations and the analysis is complemented according to the results.
机译：插电式电动汽车（PEV）可能会加剧能源和环境挑战。在各种类型的PEV中，插电式混合动力出租车（PHET）处于领先地位。本研究基于北京一个月基于全球定位系统（GPS）的出租车出行数据，提供了一种时空PHET收费需求预测方法。然后，利用充电需求预测结果，编制了混合整数线性规划（MILP）模型，以规划北京中心地区的PHET充电站。该模型使所有PHET充电站的投资和运营成本最小化，并考虑了充电站的服务半径，充电需求满意度和充电器的合理占用率。最后，通过仿真对规划方法进行了数值测试，并根据分析结果进行了补充。

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