在能源危机和环境污染问题日益严峻的今天,电动汽车作为一种绿色、环保、经济的交通工具,正逐步成为汽车行业和物流运输领域的发展方向。然而,因电动汽车有限续航而带来的里程焦虑问题和城市充电基础设施不合理选址布局规划,一定程度上阻碍了城市电动汽车的发展。因此,采用科学有效的方法,紧扣国家提出配建“慢充为主、快充为辅”的充电设施建设要求,对城市公共充电站进行科学合理的选址与布局规划具有重大意义。本文提出一类有容量约束且考虑随机充电需求的再充电基础设施设计（Capacitated Recharging Infrastructure Design Problem with Stochastic Charging Demand,CRIDP-SCD）问题,以城市区域公共停车场为充电站备选址,考虑六类居民主要出行链目的地,以及到达时间、停留时间、荷电状态等五种影响充电需求的电动汽车不确定因素,通过离散化不确定因素服从的分布函数为基本充电需求单元,并基于六类目的地类型的需求权重系数变化构建概率不同的充电需求情景。以充电站建设成本最小化和充电收益最大化为目标,建立基于情景的“快充+慢充”结合的城市区域选址定容两阶段随机规划模型,第一阶段对充电站选址定容和建桩类型进行决策,第二阶段基于概率不同的充电需求情景进行充电需求覆盖决策。在构建的城市区域充电站选址定容两阶段随机规划模型的基础上,采用Gurobi求解小规模随机情景问题,并设计基于样本平均近似法的Gurobi-Sample Average Approximation方法（G-SAA）求解大规模随机情景问题。通过厦门市岛内研究区域的充电站选址实例分析表明,停车场周边的目的地类型是决定充电桩安装类型和数量的主要因素,通过增大区域配置比例,可使充电桩运营企业仅在增加少数充电桩时覆盖更多的充电需求,电动汽车的荷电状态和停留时间对充电需求覆盖影响最大,到达时间等因素影响较小。此外,G-SAA求解方法具有规模性问题求解速度上的绝对优势,能在较短时间获得有效的近似最优解,随着重复次数和情景规模增加,近似解越接近原问题最优解,但求解时间会增加甚至超过Gurobi直接求解所花费的时间。