1. IntroductionIn order to achieve

1. Introduction
In order to achieve emission reduction targets and reduce dependency on (foreign) oil and fossil fuels in general, electric
vehicles have drawn more and more attentions from governments and the general public. Developing electric vehicles and
creating an electrified transportation system is an effective way to promote urban sustainable development as pointed out
by Eberle and von Helmolt (2010), Bouscayrol et al. (2011), Khaligh and Krishnamurthy (2012) and Bilgin et al. (2015). Therefore
policies to facilitate the growth and market penetration of electric vehicles (EVs) have been developed in almost every
nation of the industrialized world. While over the last decade several car producers made EV models commercially available
in the US, the market share trajectory of EVs in the US has been below predicted levels.
The acceptance of EVs by the public depends on a large variety of factors. An efficient, convenient and economic charging
infrastructure system can enhance the willingness of consumers to purchase and promote industry development (Hatton
et al., 2009; Guo and Zhao, 2015). The availability and convenient locations of charging stations in metropolitan environments
is a key factor that globally affects not only the adoption process of EVs but also the sustainability of transportation.
The energy-efficiency criterion is one of the principle considerations for enhancing sustainability (Kates et al., 2005). Therefore,
it is necessary to employ proper methods to determine the optimal energy-aware charging station locations. Aiming to
construct an energy-efficient charging infrastructure system for sustainable urban transportation systems, multiple objective
energy-aware decision-making models are introduced in this paper. Two different criteria are proposed in the optimization
models, which consider several energy-aware constraints.
First, we address the problem of optimal charging station placement from the viewpoint of reaching the most customers
or households by providing an energy cost constraint, i.e. something a private charging station owner would typconsider. On the other hand, this problem is also of interest for municipalities, power companies, and federal agencies such
as the Environmental Protection Agency (EPA) and the Department of Transportation (DOT). Given an energy bound, the corresponding
reachable contours in Google Maps for different possible charging station centers are determined by using the
energy model in Yi and Bauer (2014a). Maximizing the number of households, i.e. EV users, in this range is discussed
subsequently.
Second, another criterion, namely minimizing overall transportation energy consumption to perform charging actions, is
addressed. This is an important aspect to construct future sustainable transportation systems, which is of utmost interest for
agencies such as EPA and DOT. Suppose all EVs charge once a day at the charging station away from home. Each EV has a
corresponding energy consumption when it travels to a public charging station from home. The objective is to find a subset
of locations from potential positions to achieve minimum overall transportation energy cost considering all charging actions.
This objective is crucial for establishing future sustainable cities. Some other constraints, e.g. service capability of charging
station, etc. also are included in the optimization model.
Third, we combine both criteria to get a more realistic decision making framework. The corresponding multiple objective
optimization model will be proposed to obtain more balanced planning strategies under energy cost constraints. This multiobjective
model will balance both introduced energy related requirements.
This paper is organized as follows. Section 2 provides a literature review, the main contributions of this paper, and a brief
description of how this paper addresses open research problem in relative to other studies. In Section 3, the energy-aware
charging station placement framework will be formulated. The optimization model for the maximum number of reachable
households will be introduced in Section 4. In Section 5, the charging station placement problem considering minimum overall
transportation energy cost will be proposed and discussed. In Section 6, the multiple objective optimization model will be
constructed by considering both of the introduced requirements simultaneously. Conclusions are provided in Section

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. บทนำเพื่อบรรลุเป้าหมายการลดมลพิษ และลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิลในทั่วไป ไฟฟ้าและน้ำมัน (ต่างประเทศ)รถมีออกแน่นมาก ขึ้นจากรัฐบาลและประชาชนทั่วไป การพัฒนายานพาหนะไฟฟ้า และสร้างระบบการขนส่งไฟฟ้าเป็นวิธีการพัฒนาเมืองอย่างยั่งยืนที่เป็นเบื้อโดย Eberle และ von Helmolt (2010), Bouscayrol et al. (2011), Khaligh และ Krishnamurthy (2012) และ Bilgin et al. (2015) ดังนั้นนโยบายเพื่อความสะดวกในการเจาะตลาดและเติบโตของฟ้า (ฟ้า) ได้รับการพัฒนาในแทบทุกประเทศของโลกอุตสาหกรรม ในขณะที่ในทศวรรษผู้ผลิตรถหลายทำ EV รุ่นจำหน่ายในสหรัฐอเมริกา ตลาดหุ้นวิถีของ EVs ในสหรัฐอเมริกาได้รับต่ำกว่าระดับที่คาดการณ์การยอมรับของ EVs โดยประชาชนขึ้นอยู่กับหลากหลายปัจจัย มีประสิทธิภาพ สะดวก และเศรษฐกิจชาร์จระบบโครงสร้างพื้นฐานสามารถเพิ่มความเต็มใจของผู้บริโภคในการซื้อ และการส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรม (แฮทตันet al. 2009 Guo และ Zhao, 2015) ห้องพักและทำเลที่ตั้งการชาร์จสถานีในเมืองสภาพแวดล้อมเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการยอมรับของ EVs ไม่เพียง แต่ยังความยั่งยืนของการขนส่งทั่วโลกเกณฑ์ที่ประหยัดพลังงานเป็นหนึ่งในการพิจารณาหลักการในการเพิ่มความยั่งยืน (นัก et al. 2005) ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้วิธีการที่เหมาะสมเพื่อกำหนดตำแหน่งสถานีชาร์จพลังงานทราบที่เหมาะสม เป้าหมายที่จะสร้างระบบโครงสร้างพื้นฐานชาร์จการประหยัดพลังงานสำหรับระบบการขนส่งในเมืองอย่างยั่งยืน วัตถุประสงค์หลายรุ่นตัดสินใจตระหนักถึงพลังงานได้ถูกนำเสนอในเอกสารนี้ มีการนำเสนอสองเกณฑ์ที่แตกต่างกันในการเพิ่มประสิทธิภาพรุ่น ซึ่งพิจารณาหลายพลังงานตระหนักถึงข้อจำกัดครั้งแรก เราแก้ไขปัญหาของตำแหน่งดีที่สุดชาร์จสถานีจากแง่มุมของการเข้าถึงลูกค้ามากที่สุดหรือครัวเรือน โดยการให้พลังงานต้นทุนข้อจำกัด บางสิ่งบางอย่างเช่นส่วนตัวชาร์จสถานีเจ้าจะ typconsider บนมืออื่น ๆ ปัญหานี้ก็น่าสนใจสำหรับเทศบาล บริษัทพลังงาน และหน่วยงานของรัฐดังกล่าวสำนักงานปกป้องสิ่งแวดล้อม (EPA) และกระทรวงคมนาคม (DOT) ได้รับการผูกกับพลังงาน สอดคล้องกันรูปทรงที่สามารถเข้าถึงใน Google Maps สำหรับชาร์จสถานีศูนย์แตกต่างกันไปจะถูกกำหนด โดยใช้การแบบจำลองพลังงานในยี่และ Bauer (2014a) เพิ่มจำนวนครัวเรือน คือผู้ใช้ EV ในช่วงนี้กล่าวถึงต่อมาสอง เงื่อนไขอื่น คือ ลดการใช้พลังงานการขนส่งโดยรวมการดำเนินการชาร์จ คือได้รับการแก้ไข นี้เป็นสิ่งสำคัญในการก่อสร้างระบบขนส่งอย่างยั่งยืนในอนาคต ซึ่งเป็นที่สนใจสูงสุดสำหรับหน่วยงานเช่น EPA และจุด สมมติว่า ทั้งหมด EVs ค่าธรรมเนียมวันละครั้งที่สถานีชาร์จออกจากบ้าน มี EV แต่ละแบบปริมาณการใช้พลังงานที่สอดคล้องกันเมื่อเดินทางไปยังสถานีชาร์จสาธารณะจากที่บ้าน วัตถุประสงค์คือเพื่อ ค้นหาชุดย่อยตำแหน่งที่ตั้งจากตำแหน่งที่มีศักยภาพเพื่อให้ได้ขั้นต่ำโดยรวมค่าขนส่งพลังงานพิจารณาทั้งหมดชาร์จการดำเนินการวัตถุประสงค์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างเมืองที่ยั่งยืนในอนาคต อื่น ๆ ข้อจำกัดบางอย่าง เช่นบริการความสามารถในการชาร์จสถานี ฯลฯ นอกจากนี้ยังรวมอยู่ในแบบจำลองเพิ่มประสิทธิภาพที่สาม เรารวมทั้งเกณฑ์การตัดสินกรอบสมจริง สอดคล้องกันหลายวัตถุประสงค์จะนำเสนอแบบจำลองเพิ่มประสิทธิภาพการสมดุลมากการวางแผนกลยุทธ์ภายใต้พลังงานต้นทุนข้อจำกัด Multiobjective นี้แบบจำลองจะสมดุลทั้งนำพลังงานที่เกี่ยวข้องกับความต้องการเอกสารนี้มีการจัดระเบียบดังนี้ ส่วนที่ 2 ให้การทบทวนวรรณกรรม ผลงานหลักของเอกสารนี้ และสั้น ๆคำอธิบายของวิธีนี้กระดาษปัญหาวิจัยเปิดในสัมพันธ์กับการศึกษาอื่น ๆ ใน 3 ส่วน พลังงานทราบกรอบตำแหน่งสถานีชาร์จจะใช้สูตร แบบจำลองเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับจำนวนสูงสุดที่สามารถเข้าถึงครัวเรือนจะนำในส่วนที่ 4 ในส่วนที่ 5 ปัญหาตำแหน่งสถานีชาร์จพิจารณาขั้นต่ำโดยรวมขนส่งต้นทุนพลังงานจะเสนอ และกล่าวถึง ในมาตรา 6 จะเป็นแบบเพิ่มประสิทธิภาพวัตถุประสงค์หลายสร้าง โดยพิจารณาความต้องการนำทั้งสองพร้อมกัน สรุปไว้ในส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1. บทนำ
เพื่อให้บรรลุเป้าหมายการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและลดการพึ่งพา (ต่างประเทศ) น้ำมันและเชื้อเพลิงฟอสซิลทั่วไปไฟฟ้า
ยานพาหนะได้วาดความสนใจมากขึ้นและมากขึ้นจากรัฐบาลและประชาชนทั่วไป การพัฒนายานพาหนะไฟฟ้าและ
การสร้างระบบขนส่งไฟฟ้าเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการส่งเสริมการพัฒนาอย่างยั่งยืนในเมืองเป็นแหลมออก
โดย Eberle และฟอน Helmolt (2010), et al, Bouscayrol (2011), Khaligh และ Krishnamurthy (2012) และ Bilgin et al, (2015) ดังนั้น
นโยบายเพื่ออำนวยความสะดวกในการเจริญเติบโตและการเจาะตลาดของยานพาหนะไฟฟ้า (EVs) ได้รับการพัฒนาในเกือบทุก
ประเทศของโลกอุตสาหกรรม ในขณะที่ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาผู้ผลิตรถยนต์หลายรุ่น EV ทำใช้ได้ในเชิงพาณิชย์
ในสหรัฐวิถีแบ่งการตลาดของ EVs ในสหรัฐได้รับต่ำกว่าระดับที่คาดการณ์ไว้.
ยอมรับ EVs ของประชาชนขึ้นอยู่กับความหลากหลายของปัจจัย ที่มีประสิทธิภาพสะดวกและเศรษฐกิจชาร์จ
ระบบโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถเพิ่มความตั้งใจของผู้บริโภคในการซื้อและส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรม (Hatton
et al, 2009;. Guo และ Zhao, 2015) ความพร้อมใช้งานและสะดวกในสถานที่ของสถานีชาร์จในสภาพแวดล้อมปริมณฑล
เป็นปัจจัยสำคัญที่ทั่วโลกส่งผลกระทบไม่เพียง แต่ขั้นตอนการยอมรับของ EVs แต่ยังการพัฒนาอย่างยั่งยืนของการขนส่ง.
เกณฑ์พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในการพิจารณาหลักการสำหรับการเสริมสร้างการพัฒนาอย่างยั่งยืน (Kates et al, ., 2005) ดังนั้น
จึงจำเป็นต้องใช้วิธีการที่เหมาะสมในการตรวจสอบสถานที่ตั้งสถานีชาร์จพลังงานตระหนักดีที่สุด มุ่งมั่นที่จะ
สร้างระบบโครงสร้างพื้นฐานการชาร์จพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพอย่างยั่งยืนสำหรับระบบขนส่งในเขตเมืองวัตถุประสงค์หลาย
พลังงานตระหนักถึงรูปแบบการตัดสินใจได้ถูกนำเสนอในบทความนี้ สองเกณฑ์ที่แตกต่างกันมีการเสนอในการเพิ่มประสิทธิภาพ
รุ่นซึ่งพิจารณาข้อ จำกัด ของการใช้พลังงานตระหนักถึงหลาย.
ครั้งแรกที่เราแก้ไขปัญหาของตำแหน่งสถานีชาร์จที่ดีที่สุดจากมุมมองในการเข้าถึงลูกค้ามากที่สุด
หรือผู้ประกอบการโดยการให้ข้อ จำกัด ค่าใช้จ่ายพลังงานคือสิ่งที่ภาคเอกชน ชาร์จเจ้าของสถานีจะ typconsider ในทางกลับกันปัญหานี้ยังเป็นที่น่าสนใจสำหรับเทศบาล บริษัท พลังงานและหน่วยงานของรัฐบาลกลางดังกล่าว
เป็นหน่วยงานคุ้มครองสิ่งแวดล้อม (EPA) และกรมการขนส่ง (dot) ได้รับพลังงานที่ถูกผูกไว้ที่สอดคล้อง
กับรูปทรงที่สามารถเข้าถึงได้ใน Google แผนที่สำหรับศูนย์สถานีชาร์จที่เป็นไปได้ที่แตกต่างกันจะถูกกำหนดโดยใช้
รูปแบบการใช้พลังงานในยี่และบาวเออร์ (2014a) การเพิ่มจำนวนของผู้ประกอบการคือผู้ใช้ EV ในช่วงนี้จะกล่าวถึง
ต่อมา.
สองเกณฑ์อื่นคือการลดการใช้พลังงานการขนส่งโดยรวมในการดำเนินการเรียกเก็บเงินเป็น
addressed นี้เป็นสิ่งสำคัญที่จะสร้างระบบการขนส่งอย่างยั่งยืนในอนาคตซึ่งเป็นที่น่าสนใจสูงสุดสำหรับ
หน่วยงานเช่น EPA และ DOT สมมติว่า EVs ค่าวันละครั้งที่สถานีชาร์จออกจากบ้าน แต่ละ EV มี
การใช้พลังงานที่สอดคล้องกันเมื่อเดินทางไปยังสถานีชาร์จสาธารณะจากบ้าน โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาส่วนย่อย
ของสถานที่จากตำแหน่งที่มีศักยภาพเพื่อให้บรรลุค่าใช้จ่ายในการขนส่งพลังงานโดยรวมต่ำสุดเมื่อพิจารณาการดำเนินการเรียกเก็บเงินทั้งหมด.
วัตถุประสงค์นี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างเมืองที่ยั่งยืนในอนาคต บางข้อ จำกัด อื่น ๆ ความสามารถในการให้บริการเช่นการชาร์จ
สถานี ฯลฯ นอกจากนี้ยังจะรวมอยู่ในรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ.
ประการที่สามเรารวมทั้งเกณฑ์ที่จะได้รับกรอบการตัดสินใจที่สมจริงมากขึ้น ที่สอดคล้องกันหลายวัตถุประสงค์
รูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพโดยจะนำเสนอที่จะได้รับการวางแผนกลยุทธ์มีความสมดุลมากขึ้นภายใต้ข้อ จำกัด ค่าใช้จ่ายพลังงาน นี้ multiobjective
รุ่นจะสมดุลทั้งความต้องการพลังงานที่เกี่ยวข้องกับการแนะนำให้รู้จัก.
กระดาษนี้จะมีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้ ส่วนที่ 2 ให้ทานวรรณกรรมผลงานหลักของกระดาษนี้และสรุป
รายละเอียดของวิธีการวิจัยนี้อยู่ปัญหาการวิจัยที่เปิดในเมื่อเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ ในมาตรา 3, พลังงานตระหนักถึง
กรอบตำแหน่งสถานีชาร์จจะมีสูตร รูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับจำนวนสูงสุดของการเข้าถึง
ผู้ประกอบการจะได้รับการแนะนำในมาตรา 4 ในมาตรา 5 ปัญหาสถานีชาร์จตำแหน่งเมื่อพิจารณาโดยรวมขั้นต่ำ
ค่าใช้จ่ายในการขนส่งพลังงานจะนำเสนอและพูดคุยกัน ในมาตรา 6 หลายรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพวัตถุประสงค์จะถูก
สร้างขึ้นโดยพิจารณาทั้งความต้องการที่แนะนำไปพร้อม ๆ กัน สรุปผลการวิจัยได้รับการบัญญัติไว้ในมาตรา