1. 引言
双碳背景下，新能源汽车产业发展迅猛，截至2024年6月底，全国新能源汽车保有量达2472万辆，2023年全年新注册登记量743万辆[1]。随着新能源汽车保有量的激增，作为新能源汽车配套的充电基础设施，公共充电桩的建设速度也稳步提升，2023年全年新增公共充电桩数量92.9万个，同比增加42.9% [2]，但与高数增长的新能源汽车数量相比，依旧还有巨大的增长空间。赣州的电动汽车充电站发展也较为迅速，截至2020年12月底，全市已建成投运各类充电桩17,242根(公用和专用桩11,242根，自用桩6000根)，其中公用充电站498座、公用充电桩6077根(快充桩3173根，慢充桩2904根)，基本形成平均4公里的充电服务半径，特别是章江新区实现“2公里”充电圈[3]。
城市新能源汽车保有量的快速增长迅速激发了居民的补能需求，市级区域充电桩的建设速度发展迅速，但是县及区域充电站建设远远落后于新能源汽车的增长速度，而且充电站的效能不佳、利用率低、位置分配不合理等问题持续困扰着运营商对充电站的收益和经营。在此背景下，评估充电站的运营效能在提高充电效率、优化充电网络布局、促进产业健康发展、构建高质量充电基础设施体系等方面具有重大意义。本文在前人的研究基础上，对充电站效能评估指标体系进行改进，采用专家打分法选取指标，并根据独立性原则、相关性原则、全面性原则等原则对指标进行筛选、合并。最后根据供电公司提供的数据，再通过因子分析对数据进行降维和打分，对各个站点运营效能进行评估。
本文采用因子分析的综合分析方法，以全面地考虑各个因素之间的关系和影响。在进行充电桩效能评估时，因子分析则可以从大量数据中提取关键因子，揭示数据中的关系和结构。这种相结合的方法可以有效弥补AHP-熵权法在数据不完整或存在大量缺失值时的不足，提高评估的准确性和可靠性。
2. 文献综述
近些年来，相关学者对于新能源汽车充电设施的研究，大多数从用户、供电局、运营商三个角度出发展开研究。在用户的角度，李东东等2022从用户的角度建立择优函数确定可选充电桩的范围；在实时电价的条件下，通过更新补贴费用引导用户在待选范围内选择合适的充电桩充放电并有效参与市场平衡[4]。罗建竹等2021基于用户的充电频率分布和分时定价策略，采用K-means聚类算法将一天划分时段，分析各时段的充电供需，峰时段以充电站利润最大化为优化目标，平谷时段以充电站利润和利用率最大化为目标，并分别采用遗传算法和NSGA-Ⅱ算法求解模型[5]。
从供电局及电网的角度出发，曲大鹏等2022为解决配电网的建设速度与EV的普及速度失配问题，进行了配电网充电负荷接纳能力评估方法与优化策略研究。建立基于充电桩数量的充电负荷评估模型，通过仿真分析验证了所提出充电桩接纳能力评估模型和优化措施的有效性[6]。于会群等2022针对大规模电动汽车接入含有大量充电桩的区域微电网，导致区域内负荷的随机性和不确定性增加的问题，提出了一种规模化电动汽车参与微电网运行管理的优化方法[7]。
目前而言，从运营商的角度出发对充电站运营效能评估的研究相对较少，但随着新能源汽车的不断发展，对于充电站的运营效能进行评估能促进充电站的建设和发展。有些学者对效能评估进行研究，陆慧等(2020)以充电站经济效益、服务运营水平和市场竞争三大类进行指标集初选进行分析。通过AHP和熵权法确定指标权重确定指标权重，以广州地区充电站为例进行分析[8]。陈丽娟等(2019)认为从规模性、效益性、经济性等方面构建充电站评估指标体系，通过AHP和熵权法确定指标权重，以广州市某运营商的公共站点为实证对象[9]。以上研究采用AHP和熵权法确定指标权重，熵权法无法考虑到指标与指标之间的横向影响，对样本依赖性大，随建模样本变化，权重也会发生变化可能导致权重失真，最终结果无效。
本文采用因子分析，因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标(或称潜变量)，它反映了一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。用来确定维度数量，对标体系的维度由主观来做判断，比熵权法更具有赋值准确性。本文主要从运营商的角度出发，基于因子分析对赣州市县级区域充电站点进行效能评估模型研究。
3. 效能评估体系的构建
3.1. 指标构成
评估指标体系的标准化、规范化和指标库的建立是效能评估的第一要义[10]。从评估要素和评估结果的角度，效能评估指标体系通常用一级指标、二级指标、三级指标等进行分解细化描述。本文在陆慧(2020)对广州地区充电站效能评估模型的基础上改进了充电站效能评估体系，根据评价指标的易于收集性、相互独立性、可操作性、科学性原则。因为赣州市县级区域的充电站点分布较为分散，充电桩占比、充电量占比、充电桩数量等指标参考意义不大。我们舍弃了这一类的指标，建立了下列指标体系，见下表1。
Table 1. Evaluation index system
表1. 评价指标体系
| 一级指标 |
二级指标 |
三级指标 |
| 运营指标 |
1效益性 |
用户数 |
利用率 |
| 2经济性 |
充电量(千瓦时) |
| 3可靠性 |
故障告警次数 |
离线时长 |
3.2. 指标解释
效益性指标由用户数、利用率组成，用户数为正相关指标，用户数越多代表该站点的运营水平和经济效益越好，平均利用率为正相关指标，利用率越高代表该站点运营维护和经济效益能力越强。代表所有充电桩利用率相加。C代表充电桩的个数。
经济性指标由充电量(千瓦时)组成。充电量(千瓦时)为正相关指标，充电量越高说明该站点的经济性更好。
可靠性指标由告警次数和离线时长(分钟)组成，告警次数是检测汽车和充电桩使用过程的异常，体现设备监测情况，而且与充电量和利用率相关，从站点数据来看当充电量和利用率相关上升时告警次数也随之上升，都为正相关指标。离线时长为负相关指标，可靠性说明设备的稳定性和充电站站点的运营维护能力越好。
4. 实例分析
4.1. 数据来源
本文数据由供电局提供，在样本方面，主要选取的是赣州市县级单位，各个站点数据的规模、运营开始时间各不相同。对于所得数据进行筛选、处理，确保后期所得数据的可用性。本项目重点评估赣州市县级单位充电站的运营效能，根据上述指标体系来获取数据。
选取时间为2024年6月1日至6月7日，涵盖了工作日和周末。选取每个站点这7日数据的平均值作为数据，并且对负相关指标离线时长进行变量正向化处理。
在数据选择上，本文选取赣州市周边县及区域32个正式运营的某运营商自营公共充电站，2个赣州地级市级和8个赣州市中心城区的正式运营的某运营商自营公共充电站作为评价对象，主要以赣州市周边县城的数据分析为主，以赣州市市级区域单位作为参考进行对比。
4.2. 计算过程
对数据进行KMO和巴特利特检验
如表2所示，其中的KMO的值为0.712，大于0.700表明各项指标之间关联性较高，适合进行因子分析；同时，Bartlett检验的P值为0.000，小于0.005，数据呈球形分布，说明数据符合因子分析的条件。
Table 2. KMO and Bartlett’s test
表2. KMO和巴特利特检验
| KMO和巴特利特检验 |
| KMO取样适切性量数 |
0.712 |
| 近似卡方 |
161.828 |
| 自由度 |
10 |
| 显著性 |
0 |
4.3. 计算结果分析
使用SPSS软件对5项指标的数据展开全局因子分析，选取特征值大于1因子作为公因子，从而得出对充电站的效能评估影响的主要因素，如表3所示。由表3可以看出，累积方差贡献率为79.223%。根据因子分析的原理，只要主因子的累计方差贡献率能够达60%即可[11]。因此这2个主因子是影响充电站的效能评估影响的主要因素。然后通过旋转成分矩阵，并且筛选绝对值小于0.4的系数，可以更清晰的显示因子荷载。可以得出5个指标在两个主因子上的分布状况。由表4可知，第一个主因子F1与日均用户数、日均充电量(千瓦时)、日均利用率相关系数高，命名主因子F1第一个站点效益性。第二个主与日均离线时间的相关系数高，命名主因子F2为站点设备稳定性。
Table 3. Explanation of total variance
表3. 总方差解释
| 总方差解释 |
| 成分 |
初始特征值 |
提取载荷平方和 |
旋转载荷平方和 |
| 总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
| 1 |
2.95 |
59.004 |
59.004 |
2.95 |
59.004 |
59.004 |
2.946 |
58.913 |
58.913 |
| 2 |
1.011 |
20.219 |
79.223 |
1.011 |
20.219 |
79.223 |
1.015 |
20.31 |
79.223 |
| 3 |
0.736 |
14.721 |
93.944 |
|
|
|
|
|
|
| 4 |
0.278 |
5.567 |
99.511 |
|
|
|
|
|
|
| 5 |
0.024 |
0.489 |
100 |
|
|
|
|
|
|
| 提取方法：主成分分析法。 |
Table 4. Rotated component matrix
表4. 旋转后的成分矩阵
| 旋转后的成分矩阵a |
|
成分 |
| 1 |
2 |
| 日均用户数 |
0.951 |
|
| 日均充电量(千瓦时) |
0.941 |
|
| 日均利用率 |
0.892 |
|
| 日均告警次数 |
0.598 |
|
| 日均离线时长(分钟) |
|
0.98 |
注：提取方法：主成分分析法。旋转方法：凯撒正态化最大方差法。a. 旋转在3次迭代后已收敛。
4.4. 充电站效能评估分析
当使用SPSS软件进行全局因子分析市会自动将变量数据标准化，可以得到2个公因子F1、F2的值。然后将这两个公因子各自的方差贡献率占这两个公因子合计方差贡献率的比例作为权重，对这2个公因子进行加权平均计算，计算出各个充电站点效能评估的综合得分，即可对各个充电站点效能进行综合评估，具体计算公式为：
42个站点各公因子和综合因子的平均得分和排名情况如表5所示。选取每个站点的7日数据的平均值。综合得分等于0时代表平均水平，得分大于0说明该站点效能高于平均水准。站点的综合因子平均得分越高，说明该站点运营效能越强。
Table 5. Ranking of comprehensive scores for each station
表5. 各站点的综合得分排名
| 站点名 |
F1 |
排名 |
F2 |
排名 |
F |
排名 |
| 江西省赣州市XWCN充电站 |
2.52 |
1 |
1.136 |
1 |
2.16 |
1 |
| 江西省赣州市XGHMDD688号停车场充电站 |
1.73 |
2 |
0.270 |
19 |
1.36 |
2 |
| 江西省赣州市YDBKL充电站 |
1.46 |
6 |
0.642 |
2 |
1.25 |
3 |
| 江西省赣州市ZZJJL205号停车场充电站 |
1.52 |
5 |
−0.007 |
36 |
1.13 |
4 |
| 江西省赣州市ZGWWB13号停车场充电站 |
1.54 |
4 |
−0.128 |
38 |
1.11 |
5 |
| 江西省赣州市KFQHJDD9号直流充电站 |
1.44 |
7 |
0.128 |
33 |
1.10 |
6 |
| 江西省赣州市AYJLDDCXGY充电站 |
1.72 |
3 |
−0.813 |
39 |
1.07 |
7 |
| 江西省赣州市KFQFL充电站 |
1.32 |
8 |
0.037 |
35 |
0.99 |
8 |
| 江西省赣州市LNXYLSHYFDM停车场充电站 |
0.97 |
10 |
−0.032 |
37 |
0.71 |
9 |
| 江西省赣州市ZGCZDD 5号停车场充电站 |
0.75 |
11 |
0.099 |
34 |
0.58 |
10 |
| 江西省赣州市YDYZYLYHDS充电站 |
1.29 |
9 |
−2.084 |
40 |
0.43 |
11 |
| 江西省赣州市QNGJMYC充电站 |
0.44 |
12 |
0.237 |
26 |
0.39 |
12 |
| 江西省赣州市NDNDDD 888号充电站 |
0.42 |
13 |
0.250 |
23 |
0.37 |
13 |
| 江西省赣州市ZGHQDD29号停车场充电站 |
0.14 |
14 |
0.233 |
27 |
0.17 |
14 |
| 江西省赣州市NDGYDJ2号停车场充电站 |
−0.04 |
15 |
0.314 |
14 |
0.05 |
15 |
| 江西省赣州市NDCD营业厅充电站 |
−0.10 |
16 |
0.218 |
31 |
−0.02 |
16 |
| 江西省赣州市NKHSGSCK停车场充电站 |
−0.16 |
17 |
0.250 |
24 |
−0.06 |
17 |
| 江西省赣州市XWCJ充电站 |
−0.20 |
18 |
0.222 |
29 |
−0.09 |
18 |
| 江西省赣州市XGSQDD88号停车场充电站 |
−0.25 |
21 |
0.332 |
10 |
−0.10 |
19 |
| 江西省赣州市DNXXZQC停车场充电站 |
−0.24 |
20 |
0.319 |
13 |
−0.10 |
20 |
| 江西省赣州市NDZSBL285号停车场充电站 |
−0.22 |
19 |
0.215 |
32 |
−0.11 |
21 |
| 江西省赣州市NKNSDD52号停车场充电站 |
−0.25 |
22 |
0.220 |
30 |
−0.13 |
22 |
| 江西省赣州市ND448省道停车场充电站 |
−0.26 |
23 |
0.224 |
28 |
−0.14 |
23 |
| 江西省赣州市LNHHWJQ1号停车场充电站 |
−0.46 |
24 |
0.246 |
25 |
−0.28 |
24 |
| 江西省赣州市HCZTZYZYJGC充电站 |
−0.48 |
25 |
0.264 |
20 |
−0.29 |
25 |
| 江西省赣州市SYGAJDY充电站 |
−0.51 |
26 |
0.263 |
21 |
−0.31 |
26 |
| 江西省赣州市YDYK营业厅充电站 |
−0.51 |
27 |
0.259 |
22 |
−0.31 |
27 |
| 江西省赣州市HCXJBHCZ停车场充电站 |
−0.65 |
30 |
0.525 |
3 |
−0.35 |
28 |
| 江西省赣州市DYHLZFXL充电站 |
−0.61 |
29 |
0.310 |
15 |
−0.38 |
29 |
| 江西省赣州市XFJFL13号充电站 |
−0.70 |
32 |
0.375 |
6 |
−0.43 |
30 |
| 江西省赣州市NDZXBL135号停车场充电站 |
−0.71 |
33 |
0.280 |
18 |
−0.45 |
31 |
| 江西省赣州市XFGP充电站 |
−0.82 |
34 |
0.295 |
17 |
−0.54 |
32 |
| 江西省赣州市YDGY营业厅充电站 |
−0.89 |
35 |
0.308 |
16 |
−0.58 |
33 |
| 江西省赣州市DNLCZ人民政府充电站 |
−1.03 |
36 |
0.391 |
4 |
−0.67 |
34 |
| 江西省赣州市XWSP充电站 |
−1.05 |
37 |
0.356 |
8 |
−0.69 |
35 |
续表
| 江西省赣州市SCXS营业厅充电站 |
−1.07 |
38 |
0.326 |
12 |
−0.71 |
36 |
| 江西省赣州市DNLB充电站 |
−1.09 |
39 |
0.331 |
11 |
−0.72 |
37 |
| 江西省赣州市XFGPZ广场充电站 |
−1.13 |
40 |
0.338 |
9 |
−0.76 |
38 |
| 江西省赣州市XFZXL32号停车场充电站 |
−1.19 |
41 |
0.375 |
7 |
−0.79 |
39 |
| 江西省赣州市NDGCZ政府停车场充电站 |
−1.42 |
42 |
0.380 |
5 |
−0.96 |
40 |
| 江西省赣州市YDHF营业厅充电站 |
−0.53 |
28 |
−3.634 |
41 |
−1.33 |
41 |
| 江西省赣州市DNEG充电站 |
−0.68 |
31 |
−4.272 |
42 |
−1.60 |
42 |
具体分析如下：
第一个公因子F1，在42个站点中大于0的个数有12个，占比为28.5%，说明该因子高于平均水平的有12个，其中赣州市区和赣州市地级市的站点有6个，排名前三的分别是江西省赣州市XWCN充电站、江西省赣州市XGHMDD688号停车场充电站、江西省赣州市AYJLDDCXGY充电站，说明这3个站点整体经济效益性强。
第二个公因子F2，在42个站点中大于0的个数有35个，占比为83.3%，说明该因子高于平均水平的有35个，其中赣州市区和赣州市地级市的站点有3个，排名前三的分别是江西省赣州市XWCN充电站、江西省赣州市YDBKL充电站、江西省赣州市HCXJBHCZ停车场充电站，说明这3个站点整体设备稳定性强。
综合因子F为站点整体效能得分，由表五可知，综合得分大于0的站点有15个，占比为35.7%。说明高于平均水平的站点有15个。其中得分最高前三为江西省赣州市XWCN充电站、江西省赣州市XGHMDD688号停车场充电站、江西省赣州市YDBKL充电站，分数分别为2.16分、1.36分、1.25分，其中江西省赣州市XWCN充电站在效益性和设备稳定性、综合得分的排名都是第一，说明该站点整体运营情况对比来讲极好。
综合得分小于0的站点有27个，其中平均利用率基本的在7.1%，平均日均用户数为10人，平均日均充电量为311千瓦时，从综合得分大于0的站点15个站点来看，平均利用率基本的在13.8%，平均日均用户数为34人，平均日均充电量为934千瓦时，对比下来还是有很大的差距。
在选取的10个赣州市级区域充电站点中，其中有7个站点综合得分大于0，占比70%。选取的赣州市县级区域充电站点中，只有8个充电站的综合得分大于0，占县级区域站点总数的25%。对比来看，整体县级区域的充电站点的利用率、充电量、用户数较低，整体的效能水平较为薄弱，还有很高的运营提升空间。
5. 发展对策和建议
运营单位应该提前做好市场调研、确认客户群体和地理区位，因地制宜选择功能适宜的充电桩，并寻找恰当的建站位置，根据当地政府的充电桩建设优惠政策去申请补贴；利用云计算、大数据、物联网等技术，提高充电场站的建设效率、安全性、智能化和运维简便性；在土建施工、挡雨棚以及休息室的建设，照明灯和监控设备安装方面，可以优化建设方案，尽可能去降低建站成本。
公共充电桩不但具有商业诉求，而且具有公共服务的属性，因此，公共充电站的布局非常需要综合考虑各种因素，需要政府在发挥市场配置资源作用的同时，还要做好整体统筹和顶层设计。运营商应加强与政府的沟通，根据城乡发展规划、基础设施建设和周边商业区等实际情况，妥善安排充电桩的位置和数量，增加用户的充电便利性。
政府部门应及时跟进了解充电站待破的痛点，探索并带领社会各界逐步打造适度超前、布局均匀、智能高效的充电基础设施体系，满足我国日益增长的新能源汽车充电需求。一些具有社会意识的企业应引领各运营商成立合作协会，加强与政府的交流，呼吁政府尽快制定并出台针对充电站的法律法规，制定行业标准，加强监管力度，规范充电站的建、运、维、管。
基金项目
2022年江西省研究生省级创新专项资金项目(编号：YC2022-S685)。
NOTES
*通讯作者。