基于原子拥塞博弈的电动汽车充电网络优化：选址与定价策略

电动汽车 (EV) 充电面临的“先有鸡还是先有蛋”问题反映了足够的充电基础设施与证明其合理性的需求之间的相互依赖性，而英国禁止销售新的内燃机汽车的2030年目标进一步加剧了这一挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种联合优化模型，该模型确定了每个充电站的最佳充电桩数量和定价，同时考虑了交通模式。从政策角度来看，我们的模型旨在通过降低电动汽车用户的社会成本、出行和排队时间以及充电费用来最大化公共利益，同时确保充电站运营商的盈利能力。我们对驾驶员的决策建模为两个相互关联的拥塞博弈，一个在道路上，一个在充电站 (CS)，并使用纳什均衡 (NE) 策略求解稳定结果。为了确保可处理性，我们为混合整数非线性规划 (MINLP) 开发了一种高效的近似算法，并引入了一种泛化技术，该技术针对高影响位置的充电桩选址，从而提高了对更大交通网络 (TN) 的可扩展性。应用于基准案例，与仅优化选址或定价的方法相比，该模型将总体社会成本降低了至少 14%。这项研究解决了使用博弈论和优化来模拟交互并实现基于学习的方法在交通系统中的应用，从而在基础设施建模方面应对人工智能挑战。