电动出租车充电站建设是城市交通新能源行业发展的必要条件,虽然对于充电站选址问题国内外众多学者已开展了大量的研究,但仍有改进空间。为了进一步提高充电站选址的合理性,提高选址模型对于不确定性充电需求分布的适应性,降低城市充电站建设成本和用户充电成本,本文以电动出租车充电站选址为研究对象,将不确定的充电需求分布通过多情景进行研究,并将建设方和用户双方的利益相结合,有利于丰富选址模型的构建思路,为充电站布设的进一步完善提供了思路。电动出租车充电站选址要以电动出租车充电需求为导向。本文首先对充电需求的不确定性和选址影响因素进行分析,给出结合电动出租车运营及轨迹数据获得电动出租车充电历史需求的具体流程,并采用构建多情景的方式来预测未来不确定的充电需求。采用基于时空网络的构建方法,建立包含电量状态的电量状态——时空网络来描述电动出租车从产生充电需求到完成充电的全过程,并通过网络的构建,将充电站选择问题转化为多维网络中充电弧的选择问题。本文通过充电需求分布情景的构建来解决充电分布不确定的问题,将充电需求预测的过程融入决策过程中,考虑到城市充电需求分布情景复杂性,构建基于情景的两阶段电动出租车充电站选址整数规划模型,将充电成本按各充电需求情景所占比例进行加权平均值计算,其中第一阶段以充电站建设成本最小为目标,以城市计划建站数为约束条件;第二阶段以多个情景下的充电总成本最小为目标,包括每一台充电出租车前往充电站、进行充电、离开充电站到达目的地的全过程,以网络流平衡约束和充电弧存在条件为约束条件构建模型。针对构建的基于情景的整数规划模型,选取Benders算法为基础求解算法进行算法流程的设计,并结合选址问题特点和情景发生概率对算法进行改进。最后通过案例分析说明了算法求解的速率,充电高峰情景内拥堵时间、拥堵范围变化,以及不同充电需求情景发生比例变化对充电站选址结果的影响。最后本文经过案例分析说明模型的实现降低了充电站建设方和用户的总成本,提高了充电站选址对各不确定充电需求产生的不同充电情景的适应性,完善充电站选址方面的研究,为后续进行面向城市电动车的充电站选址研究提供思路,有利于促进新能源车辆在城市中的进一步普及。