राजमार्गों पर इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग अवसंरचना का अनुकूलन: संतुलित मांग आवंटन के लिए एक MILP मॉडल

राजमार्गों पर इलेक्ट्रिक वाहन (EV) चार्जिंग स्टेशनों की रणनीतिक स्थापना और आकार निर्धारण रेंज चिंता को कम करने और व्यापक EV गोद लेने को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण हैं। यह पेपर राजमार्ग गलियारों के साथ चार्जिंग स्टेशनों के स्थान और क्षमता का अनुकूलन करने के लिए एक नवीन मिश्र-पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिंग (MILP) मॉडल प्रस्तुत करता है। पारंपरिक दृष्टिकोणों के विपरीत, हमारा फॉर्मूलेशन प्रत्येक उत्पत्ति-निर्देश (O/D) युग्म से संभावित स्टेशनों के बीच चार्जिंग मांग के वितरण को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है। इस प्रवाह-साझाकरण तंत्र में निहित गैर-रेखीयताओं का टुकड़ों में रैखिक प्रत्यावर्तन के माध्यम से कुशलतापूर्वक प्रबंधन किया जाता है, जो वास्तविक-विश्व उदाहरणों के लिए मॉडल की व्यवहार्यता सुनिश्चित करता है। वास्तविक भौगोलिक और जनसांख्यिकीय आंकड़ों का उपयोग करते हुए, हमने दो अमेरिकी राजमार्गों, I–70 और I–95 के लिए यथार्थवादी केस स्टडीज उत्पन्न की हैं। हमारा विश्लेषण विभिन्न चार्जर पावर स्तरों (50, 150, और 350 kW) और EV गोद लेने परिदृश्यों के लिए लागत, सेवा गुणवत्ता और अवसंरचना लेआउट के बीच संतुलन का मूल्यांकन करता है। परिणाम दर्शाते हैं कि 350 kW चार्जर आमतौर पर सबसे लागत-प्रभावी समाधान प्रदान करते हैं जबकि 50 kW चार्जरों की तुलना में अपेक्षित उपयोगकर्ता समय को 70% तक कम करते हैं। यह मॉडल योजनाकारों के लिए एक व्यावहारिक निर्णय-सहायक उपकरण प्रदान करता है, जो नेटवर्क-व्यापी चार्जिंग गतिशीलता का उच्च-विश्वसनीय प्रतिनिधित्व करते हुए संगणनात्मक दक्षता को संतुलित करता है।