電動汽車具有行駛中零排放、能源使用效率高、單位行駛里程費(fèi)用低的特點(diǎn)，不僅滿足人們的消費(fèi)需求，而且符合國家總體的能源發(fā)展戰(zhàn)略，有助于優(yōu)化電力生產(chǎn)與消費(fèi)結(jié)構(gòu)。同時，在合適的時間對電動汽車充電，可以拉高低谷時段電網(wǎng)的負(fù)荷，提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性。

然而，充電設(shè)施的建設(shè)在當(dāng)前還處于起步階段，嚴(yán)重制約了電動汽車的推廣普及，所以急需電網(wǎng)公司加快充電設(shè)施的建設(shè)。對于電網(wǎng)公司，充電設(shè)施的建設(shè)存在以下困難和挑戰(zhàn)：

1. 電動汽車當(dāng)前在市場上的數(shù)量有限，難以對未來的充電需求和充電行為進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測；
2. 缺乏科學(xué)的規(guī)劃方法，難以綜合考慮城市的地理環(huán)境、運(yùn)營模式、市場發(fā)展和電網(wǎng)結(jié)構(gòu)對充電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化布局。

IBM 充分借鑒了在各行業(yè)多年的商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)選址經(jīng)驗(yàn)，利用先進(jìn)的分析優(yōu)化引擎，基于地理信息系統(tǒng)進(jìn)行以下分析：

• 電動汽車充電需求預(yù)測。在地理信息系統(tǒng)的平臺上，基于道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和交通流量數(shù)據(jù)，分析得到城市主要道路上的旅途中充電需求分布，基于地理信息數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)人口數(shù)據(jù)，分析得到城市范圍內(nèi)的周期性和順帶充電需求分布。
• 充電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。結(jié)合目標(biāo)區(qū)域中電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營模式的特點(diǎn)，確定充電站和充電樁規(guī)劃的優(yōu)先級，在此基礎(chǔ)上，基于電動汽車充電需求分布，以最大化充電網(wǎng)絡(luò)的整體效益為目標(biāo)，優(yōu)化充電網(wǎng)絡(luò)的布局，并對充電樁的配置數(shù)量給出建議。
• 充電站相關(guān)電網(wǎng)規(guī)劃?？紤]充電需求的時空分布以及充電網(wǎng)絡(luò)布局規(guī)劃進(jìn)行相應(yīng)的電網(wǎng)規(guī)劃改造。

• 電動汽車充電需求預(yù)測。在地理信息系統(tǒng)的平臺上，基于道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和交通流量數(shù)據(jù)，分析得到城市主要道路上的旅途中充電需求分布，基于地理信息數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)人口數(shù)據(jù)，分析得到城市范圍內(nèi)的周期性和順帶充電需求分布。
• 智能充電管理?；陔妱悠嚦潆娋W(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃，結(jié)合電網(wǎng)總體負(fù)荷預(yù)測，對電池實(shí)現(xiàn)優(yōu)化充電控制，在降低電動汽車充電成本的同時幫助電網(wǎng)進(jìn)行削峰填谷。
• 電動汽車監(jiān)控。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對電動汽車的位置、速度、電池電量等信息進(jìn)行實(shí)時的跟蹤，在地理信息系統(tǒng)平臺上，綜合電動汽車的狀態(tài)信息和電動汽車充電網(wǎng)絡(luò)的空間分布，運(yùn)用分析優(yōu)化算法，對有充電需求的電動汽車進(jìn)行充電網(wǎng)點(diǎn)的建議和路徑規(guī)劃。