大数据助力城市电动物流车规模化应用

本篇文章841字，读完约2分钟

■我们的记者郭金辉

落基山研究院近日发布了《深圳市电动物流车辆充电桩位置优化——基于大数据的车辆充电桩网络综合优化系统分析》报告，指出大数据分析是进一步推动电动物流车辆高效部署和应用的关键。通过对车辆行驶和充电模式的大数据分析，城市可以实现充电基础设施的整体优化，从而促进电动物流车辆的应用和规模化。

随着城市化的快速推进和人民生活水平的提高，日益增多的柴油物流车辆不仅加剧了交通拥堵，还破坏了空城市的空气质量。相比之下，电动汽车的温室气体排放量仅为汽油汽车的65%，而且它们对控制挥发性有机化合物、氮氧化物、颗粒物和其他空气污染物的贡献也更大。为了更好地促进电动物流车辆的规模，国家和地方政府通过政策激励和市场监管等措施为电动物流车辆的发展提供了不同程度的支持。

本报告以深圳市为研究对象，采用定量访谈和定性数据分析的方法，对深圳市1万多辆电动物流车辆的行驶路线、停车配送位置、充电位置和剩余电量数据进行了分析。确定了深圳市电动物流车辆充电需求的时间和空分布，并对未来充电基础设施的优化提出了初步建议。

作为电动物流车辆政策的典型代表，深圳自2015年以来已将电动物流车辆的数量从不到1万辆增加到约6.2万辆，自行车的平均日行驶里程已达到78公里。然而，由于总拥有成本和充电基础设施造成的各种障碍，深圳电动物流车辆的运营效率仍需大幅提高。

报告称，为了进一步提高电动物流车辆基础设施的效率，各城市需要在电价和充电设施建设规划中协调充电桩运营商、电网公司和政府，以建立优化的“车-桩-网”一体化规划体系。

该报告对深圳等城市的电动物流车产业发展和政策规划提出了若干建议，包括:深入探索电动物流车应用场景和充电需求数据，以需求为导向优化充电桩网络；建立充电桩信息服务平台，整合车辆数据信息平台，构建完整的供需匹配大数据模型；对于集中收费区，在建设充电桩的同时，设置多功能司机用餐休息服务区；加快创新技术手段(v1g、v2g等)的应用。)的充电服务，如智能充电、缓解电网负荷压力等。