一聚|贾曼·吴|志涵·苏|伦龙·李|金花·赵|玛尔塔·C·冈萨雷斯|斯科特·J·莫拉
摘要
电动汽车（EV）充电基础设施对于推动EV的普及、管理充电负荷以及确保交通电气化的公平性至关重要。然而，在综合可访问性指标方面仍存在显著差距，这些指标未能充分考虑用户的出行需求。本研究引入了一种新的可访问性指标——轨迹整合型公共EVCS可访问性（TI-acs），并利用该指标基于一周内详细的个人出行轨迹数据，评估了旧金山湾区约600万居民的公共电动汽车充电站（EVCS）的可访问性。与传统基于家庭的指标不同，TI-acs将EVCS的可访问性与个人的出行轨迹相结合，提供了更多关于公共充电环境的见解，包括工作场所附近的公共充电设施以及电网非高峰期的充电情况。
截至2024年6月，根据当前的公共EVCS网络，湾区居民平均每天有7.5小时和5.2小时的时间可以在距离公共L2和DCFC充电端口1公里范围内（即步行10-12分钟）使用充电设施。在过去十年中，随着EV市场和充电基础设施的迅速发展，TI-acs指标稳步提升。然而，空间差异仍然明显，不同普查区域的Gini指数分别为0.38（L2）和0.44（DCFC）。此外，我们的分析还揭示了TI-acs方面的种族差异，这不仅受到居民区附近充电设施分布的影响，还与他们的出行模式有关。
引言
交通运输行业正在经历向电气化和脱碳的转型。在全球主要市场，包括美国（Bibra等人，2022年），电动汽车（EV）的销量和库存正在快速增长。仅在加利福尼亚州，到2023年就已售出了超过120万辆纯电动汽车（BEVs）（加州能源委员会，2024a年）。根据该州的《先进清洁汽车II》法规，这一趋势预计将在2035年前加速，该法规要求100%的车辆实现零排放（加州空气资源委员会，2024年）。实现这一转型的关键在于拥有可访问、高效且可靠的充电基础设施。
加州的实证研究表明，靠近EV充电站（EVCS）对当地房地产市场（Liang等人，2023年）和周边商业活动（Zheng等人，2024年）有积极影响，因为它可以增加交通流量、吸引游客并改善空气质量（Yu等人，2023年）（通过促进更多人使用EV（Ledna等人，2022年））。然而，充电便利性仍然是广泛采用EV的重要障碍。截至2023年，美国每个公共EV充电器对应的轻型BEV数量约为26辆（国际能源署，2024年），全国范围内的调查显示，“公共充电器的可用性”和“公共充电器的可靠性”是EV驾驶者最关心的问题（Plug In America，2024年）。此外，不同种族和收入群体在充电器可访问性方面也存在差异（Hsu和Fingerman，2021年；Lou等人，2024年），尽管这些研究通常依赖于粗略的指标，如预定义地理单元内的充电端口数量。
本文通过引入基于人类出行行为的新颖可访问性指标，推进了对公共EVCS可访问性的研究。我们的方法旨在支持将大规模移动数据转化为城市可持续性指标的最新努力（Öztürk等人，2025年），并为充电基础设施的设计和部署提供更深入的见解，从而影响可持续性（Powell等人，2022年；Zhang等人，2024年）、电网稳定性（Elmallah等人，2022年；Navidi等人，2023年）和社会公平性（Brockway等人，2021年；Hsu和Fingerman，2021年）。
电动汽车充电基础设施在支持个人车辆电气化方面发挥着关键作用，这激发了大量关于其可访问性的研究。许多案例研究探讨了这一问题，涉及美国（Bashar等人，2026年；Carlton和Sultana，2024年；Gazmeh等人，2024年；Lou等人，2024年）、中国（Li等人，2022年；Peng等人，2024年）和欧洲（Falchetta & Noussan，2021年）等主要EV市场，以及更具体的地区，如加利福尼亚州（Hsu和Fingerman，2021年；Roy和Law，2022年）、德克萨斯州（Jiao等人，2024年）、华盛顿州（Esmaili等人，2024年）、蒙特利尔（Farnood等人，2026年）和纽约市（Khan等人，2022年）。虽然这些研究都致力于解决充电便利性问题，但它们在定义和评估可访问性的定量框架上存在显著差异，反映了不同的方法选择和地区背景。定量定义可访问性的核心问题在于如何将个人与EV充电站（EVCS）基础设施相匹配——即确定哪些EVCS位置对特定个人或人群来说是可访问的。
最常见的方法基于个人的家庭位置，这些位置通常来自人口普查数据。一些研究采用计数方法，使用特定地理单元（如普查区域或邮政编码）内的EVCS数量作为当地居民充电便利性的代理指标。例如，Khan等人（Khan等人，2022年）量化了纽约市每个邮政编码内的EVCS数量，并研究了这些数量与相应居民人口特征之间的相关性。Hsu和Fingerman（2021年）在加利福尼亚州进行了一项案例研究，他们将可访问性定义为至少存在一个位于普查区块边界内的公共充电器。然后，他们比较了不同人口群体使用公共充电器的概率。计数方法的一个主要局限性在于其对分析空间尺度的敏感性。当地理单元过大（例如县）时，EVCS可能远离该单元内的许多居民，从而高估了实际的可访问性。相反，当单元过小时（例如普查区块组），大多数地区根本没有公共EVCS，导致测量结果稀疏或具有误导性。在这两种情况下，这些指标都无法准确反映个人实际使用充电基础设施的情况。
基于距离的测量方法提供了一种替代方案，通过评估个人与最近EVCS之间的旅行距离或旅行时间来衡量可访问性。例如，Carlton和Sultana（2024年）计算了美国境内每个像素到最近EVCS的旅行时间，并将结果汇总到普查区域级别。同样，Lou等人（2024年）利用了1.21亿个美国家庭位置的分散数据集，计算了每个家庭到最多五个附近EVCS的最短距离。虽然基于距离的方法通常考虑的是离家最近的一个或几个充电站，但实际上，个人可能可以使用更广泛的EVCS集合，且使用概率通常随距离增加而降低。基于重力的模型提供了一种更细致的方法，能够捕捉可访问性随空间的变化。这些模型通过对多个EVCS进行加权求和来计算可访问性，对较远的充电站赋予较低的影响。Esmaili等人（2024年）应用了重力模型来评估华盛顿州金县普查区域内的EVCS可访问性，并引入了竞争因素来表示充电资源的竞争情况。Peng等人（2024年）则采用了两步浮动集水区（2SFCA）模型来评估香港的公共充电器可访问性。该模型提出了一个更对称的观点：充电站之间存在竞争（供应侧竞争），而EV可以访问多个充电站（需求侧灵活性），这两种互动都通过距离衰减进行加权。Zhang和Fan（2025年）提出的公共EV充电机会（PECO）评分则使用类似的距离加权供需框架，量化了萨克拉门托地区社区级EVCS服务的公平性。
尽管上述研究在指标选择和数据来源上有所不同，但它们都有一个共同的限制：可访问性通常仅限于位于个人住宅附近的公共充电器，无论是在同一地理单元内还是最近的几个充电站中。这种以家庭为中心的视角忽略了这样一个事实，即许多充电事件发生在个人离家之外的地方，例如工作场所、零售中心或其他公共场所。此外，位于商业和工业区的公共EVCS通常利用率更高，从而提高了成本效益（Hamim等人，2025年）。这些地点还在电网脱碳中发挥着战略作用，因为它们使充电需求与白天的太阳能发电相匹配。这种多样性促使人们开发出能够反映人们实际活动地点的可访问性指标，而不仅仅是居住地点。
将充电机会纳入各种活动地点（不仅仅是家庭）可以提供对充电设施可访问性的更全面理解。然而，这种分析传统上受到详细人类移动数据有限性的限制。在少数解决这一问题的研究中，Gazmeh等人（2024年）结合了SafeGraph的兴趣点（POI）数据，开发了以机会为中心的可访问性指标。他们引入了两个指标：活动诱导的充电可访问性（AICA），用于量化访问特定类别POI时的充电便利性；以及充电诱导的活动可访问性（CIAA），用于衡量在EVCS充电时的活动便利性。他们的研究涵盖了美国20个最大都市区内所有普查区块组（CBGs），涵盖了九个主要类别中的超过500万个POI。这项研究提供了关于充电行为与日常活动之间相互作用的宝贵见解。然而，由于个人经常访问居住地之外的POI，将这些可访问性指标与当地人口特征相关联可能会产生误导性的解释。Kontou等人（2019年）分析了两个包含275个和1061个家庭纵向驾驶轨迹的GPS数据集，他们引入了两个新的可访问性指标：基于停留点的充电机会和基于每日行程链的充电机会，考虑了行程停留的位置和时间。然而，这项研究的实用性不仅受到样本量有限的限制，还因为缺乏真实的EVCS数据；相反，充电器被人为地放置在行程停留密度高的位置，作为基础设施规划的启发式依据。
最近的研究开始将EVCS可访问性的评估范围从纯粹基于家庭的邻近性扩展出去。Qian等人（2025年）提出了一个基于访问的充电可访问性框架，将充电机会与日常活动参与联系起来，并在POI类别之间汇总统计数据。利用多个美国都市区的大规模PCS/POI和移动模式数据集，他们表明，尽管PCS在空间上可能靠近低收入社区，但日常活动与PCS位置之间的功能对齐对于弱势群体来说仍然较差。同时，Mehditabrizi等人（2025年）将可访问性测量扩展到考虑家庭邻近性和途中机会，强调一旦纳入日常出行模式，公平性结论可能会发生变化。更具体地针对非家庭目的地，Cai等人（2026年）在家庭-工作双场景下评估了可访问性，并报告称包括工作场所机会可以显著改变整体可访问性和不平等指标。Wang等人（2026年）进一步利用通勤和工作场所充电来开发了一个考虑公平性的框架（及其规划意义）。为了补充这些测量工作，最近的规划研究还明确平衡了EVCS部署中的效率和公平性目标（Liu等人，2025年）。
尽管取得了这些进展，但在时间和地理层面上完全整合移动性和基础设施的研究仍然不足。现有的基于移动性的方法通常依赖于汇总的起点-终点/CBG到POI流量或基于场景的代理指标，而不是在个体轨迹层面计算可访问性，这限制了灵活的分布分析（例如，对早期采用者来说低百分位的访问率）并使下游行为扩展（如SOC感知的充电可行性）变得复杂。此外，许多公式通过简化的存在/缓冲逻辑来表示充电站供应，而没有直接将可访问性与所有日常活动停留点的时间预算（包括家庭/工作和其他目的）或对政策和电网友好充电重要的时间可用性考虑因素联系起来。
为了解决大规模真实世界个人轨迹数据的缺乏，一些研究使用了合成的人类移动数据集。Xu等人（2018年）和Wu等人（2024年）研究了实施定制充电计划以支持电网负荷管理的潜在好处，使用了旧金山湾区居民的模拟一周移动数据。这两项研究都利用移动数据来估计能源需求并识别可行的充电机会。Xu等人假设驾驶员可以在家中和/或工作中使用充电设施。Wu等人通过引入公共充电站并采用更先进的行为模型（Powell等人，2022年）来扩展这一框架，以反映不同的充电偏好。与Xu等人（2018年）仅对充电会话的开始或结束时间进行微调不同，Wu等人提出将整个充电会话从电网高峰时段转移到非高峰时段，同时仍然满足驾驶员的充电需求并尊重他们的出行计划。尽管有这些改进，但这两项研究要么完全忽略了公共充电桩，要么以高度汇总的方式对公共充电桩进行建模，仅考虑每个邮政编码区域内的总公共充电容量，这限制了可访问性建模的空间分辨率。我们总结了电动汽车充电系统（EVCS）可访问性文献中的关键研究空白如下：
- 以家庭为中心的可访问性占主导：大多数EVCS可访问性研究仍然关注居民住宅附近的公共充电桩，系统性地忽略了日常出行路径上其他主要活动目的地（如工作场所、购物场所、服务场所）附近的充电机会。
- 考虑到移动性的研究往往简化了基础设施供应：即使纳入了出行计划或活动模式，充电网络也经常被以过于粗糙的方式表示（例如，简化的空间覆盖范围或同质的供应），而没有使用现实世界中电动汽车充电系统的高度异质性空间分布（和容量）。
- 移动性、基础设施和公平性仍然没有得到充分整合：因此，充电桩的位置以及人们的移动和居住方式之间的联合效应没有完全融入可访问性分析中——这限制了对公共充电可访问性中的社会经济和种族差异的实质性见解，并掩盖了不平等的移动模式和不均匀的基础设施布局如何共同影响谁能够从公共充电中受益。
在本文中，我们引入了一类新的可访问性指标，称为“轨迹整合型公共EVCS可访问性”（TI-acs），旨在提供对驾驶员获取充电基础设施（尤其是公共充电基础设施）的更全面理解。TI-acs通过结合个人移动模式来量化公共EVCS的可访问性，考虑了住宅、工作场所以及其他他们停留地点（如娱乐场所、杂货店）附近的充电机会。
如图1.a所示，TI-acs的核心思想是评估个人在给定时间段内的轨迹上的公共充电可访问性。通过识别每个停留地点指定距离内的公共充电桩并按持续时间进行加权（“积分”），TI-acs有效地整合了多个日常活动中的充电机会。在这项研究中，我们关注一个关键变体TI-acs [hours]，也称为可访问小时数，它表示至少有一个公共充电桩在给定范围内可用的总日持续时间。
据我们所知，这一框架是首批将个人移动轨迹与公共EVCS位置的详细地理数据相结合的框架之一，提供了比单独使用任一数据集更深入的见解。我们的分析涵盖了旧金山湾区1500个普查区域内大约600万居民和6000多个公共充电端口。TI-acs是使用映射到详细道路网络上的个人一周轨迹数据计算得出的，公共充电桩的位置被精确标注。
为了进一步剖析TI-acs，我们从多个角度对其组成进行了分析。一种分解方式考虑了停留类型，将时间分为在家、工作场所和其他地点。另一种分解方式考察了与电力公司收费时段相关的时间变化，包括高峰时段、非高峰时段和超级非高峰时段。这项分析探讨了在不影响移动性的情况下转移充电需求的潜力。
从时间角度来看，我们计算了2012年至2024年EVCS分布的年度快照，捕捉了过去十年的演变情况，这补充了最近关于充电基础设施增长模式和驱动因素的研究（Hu等人，2025年）。从空间角度来看，我们在普查区域层面汇总了个体TI-acs。具体来说，我们使用基尼指数来评估其空间分布，并通过将其与普查区域的人口统计数据联系起来来考察种族差异。
本文的主要贡献包括：
1. 提出了一种轨迹整合型EVCS可访问性指标，该指标量化了个人日常活动-出行路径上的公共充电机会，超越了基于居住地的邻近性测量方法。
2. 进行了城市规模的实证评估，结合了高分辨率的移动轨迹和公共充电基础设施的观察到的空间分布（和容量），以描述公共充电在何处、何时以及对谁来说是实际可访问的。
3. 揭示了由于基础设施布局不均匀和移动/居住模式异质性导致的公共充电可访问性中的社会经济和种族差异，提供了与公平性相关的证据，以指导规划和政策制定。
4. 通过纵向分析追踪了轨迹整合型可访问性随时间的演变，将基础设施扩展与可访问性的分布变化联系起来，并突出了持续存在或变化的不平等现象。
**段落摘录：**
**轨迹整合型可访问性**
正式来说，个体i在时间范围[0,T]（例如一周）内的轨迹可以表示为映射fi:[0,T]↦S∪{∘}，其中S是所有地点的集合，∘表示车辆处于移动状态。用N(s;d)表示距离地点s在d范围内的可用公共充电端口的集合，|N(s;d)|是该集合的基数，即满足条件的充电端口数量。我们只计算目的地充电机会，即N(∘;d)=0̸,∀d≥0。**
**图2显示了旧金山湾区按家庭普查区域汇总的平均可访问小时数（TI-acs [hours]）。截至2024年6月，1428个湾区普查区域的平均TI-acs中，L2充电器的平均值为5.21小时，直流快速充电（DCFC）为3.26小时。这意味着，在一天中，“典型”的湾区居民在至少有一个公共L2充电器位于其1公里范围内时有5.21小时可用，在至少有一个DCFC可用时有3.26小时可用（这两个时间段可能重叠）。**
**讨论**
在本节中，我们提供了与TI-acs评估和公共EV充电可访问性中的种族差异相关的额外分析和可视化结果。然后，我们在现有研究的背景下探讨了我们发现的更广泛影响。最后，我们讨论了我们研究的局限性，并概述了未来工作的潜在方向。
**结论**
在这项研究中，我们提出了一种新的轨迹整合型可访问性指标（TI-acs），以全面评估公共EV充电的可访问性。我们的实证分析表明，过去十年中旧金山湾区的公共充电可访问性稳步提高。以可访问小时数（个人在公共充电器1公里范围内的时间）来衡量，湾区居民目前平均有7.5小时可以使用L2充电器，5.2小时可以使用DCFC。
**关于使用大型语言模型（LLM）的声明**
作者使用了LLM（主要是GPT-4o和GPT 5.2 Thinking）来提高手稿的可读性。作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容负全责。
**作者贡献声明**
- Ju Yi：写作——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、软件、方法论、调查、形式分析、数据管理、概念化。
- Wu Jiaman：写作——审阅与编辑、软件、方法论、调查、数据管理。
- Su Zhihan：可视化、软件、形式分析。
- Li Lunlong：可视化、软件、调查。
- Zhao Jinhua：写作——审阅与编辑、监督、方法论、概念化。
- Gonzalez Marta C.：写作——审阅与编辑。
**致谢**
作者感谢哈佛大学Salata研究所和MIT CEEPR组织了关于电动汽车充电基础设施的经济学和政策的研讨会，Ju Yi受邀在会上展示研究成果并收到了许多建设性的反馈。作者还感谢Bhuvan Atluri先生、Zheng Yunhan博士和Wang Xinyi博士对手稿早期版本的深刻评论。高性能计算资源由UC Berkeley BRC计算提供。
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