导语
随着新能源汽车保有量飞速增长，我国充电基础设施已迈入规模化发展阶段。国家能源局数据显示，截至 2026 年 7 月底，全国电动汽车充电基础设施总数达 2368.3 万个，同比增长 41.9%。
然而，在规模持续扩张下，充电设施布局呈现高度分散特征（县域覆盖率超 97%）。传统按行政区域“分片包干”的管理模式，难以应对管理半径激增、运维需求离散及服务响应滞后等挑战。针对充电场站“散点分布”特性，本文应用网格化理念与空间划分算法，提出规模化充电站网格划分方法，通过构建“地市 - 网格 - 场站”分层分区空间体系，奠定充电业务精细化管理基础。
行业痛点：规模扩张下的运维管理困境
充电基础设施在“量”的快速提升背后，“质”的挑战日益凸显，建设密度与使用频率在空间上差异显著。例如，昆明市主城区每平方公里充电站可达 2.38 座，而全市平均值仅为 0.05 座，差距近 50 倍。同时，2026 年 6 月全国公共充电桩平均利用率约为 6.16%，部分桩利用率接近 30%，而“僵尸桩”占比却近 10%。这种空间与需求的双重悬殊，使得依赖传统行政边界的运维模式难以为继，引发三大核心挑战：
资源错配，忙闲不均：“平均主义”的固定资源分配与悬殊的区域运维需求脱节，导致热点区域运维力量透支，低需求区域资源闲置。
响应迟滞，效能空耗：粗放的责任区划分导致跨区域、远距离场站运维常态化。大量工时消耗在路途上，不仅增加时间成本，也影响用户服务体验。
管理粗放，责任模糊：缺乏科学的管理核算单元，运维成本无法精准核算分摊，绩效考核难以量化，导致激励失效与规模不经济。
破解这些难题，须从运维管理的底层逻辑进行创新。科学合理的“网格化”划分，将为大规模充电设施的精细化管理与可持续运营提供基础支撑。
破局之道：从“经验分片”到“算法画格”的跃迁
网格化管理在电力行业已有成熟方法论，但其基础是线路、管网等的物理连续性。充电场站呈“点状”离散分布，不具备天然的“线性”连贯性，传统以线路和台区为单位的聚合方法并不适用。为此，本文针对充电场站“散点”特征，通过算法构建“逻辑连续”的网格单元，将离散场站科学聚合为责任边界清晰、内部属性相似的管理空间，在分布零散的网络中建立起协同高效的空间体系。
针对“资源错配、响应迟滞、责任模糊”的困境，本文提出以“运维承载力均衡”与“客户服务提升”为核心目标的充电站网格划分方法，将运维管理问题转化为可量化、可计算的数学问题，通过智能空间算法求解最优划分方案。
（一）明确目标，确立划分“原则尺”
围绕核心目标，确定以下网格划分基本原则：
图 1 充电设施网格化目标与原则图
规模适中：网格内的充电设施数量应在运维人员可有效管理的范围内，避免过小不利于安排或过大难以管理。
位置相邻：网格内场站空间邻近，缩短运维人员在途时长，提升服务响应效率。
工作量均衡：各网格所需的运维工作量基本相当，避免忙闲不均。
运维需求均衡：除设施自身因素外，需将用户运维需求偏好纳入考量，实现需求侧均衡。
便于管理：网格边界尽量对齐行政单元，便于后期绩效考核与资源调度。
（二）量化目标，构建需求“评价仪”
为全面量化运维承载水平，一方面通过运维投入水平衡量设施硬性需求，另一方面通过客户敏感程度捕捉潜在软性压力。
图 2 综合运维承载需求指标体系
1. 运维投入需求
反映充电设施本身的“硬性”运维需求，主要受故障次数及消缺耗时影响。
- 运维投入次数：场站充电设施故障处理频次。
- 运维投入时长：基于历史数据，标准化各类型故障消缺时长。
2. 客户敏感程度
反映用户服务带来的“软性”需求，通过投诉、咨询次数及服务满意率衡量。
- 投诉工单量：场站客户投诉工单数量。
- 咨询工单量：场站咨询工单数量（如电话咨询、操作指导等）。
- 服务满意率：场站的服务满意率。
（三）算法实现，设计智能“划分器”
1. 网格数量确定
以运维人员平均承载能力为最小网格单元阈值，结合地区充电桩及场站数量，确定各地市网格划分数量，保证单个网格规模适中且便于合并。
2. 引入“虚拟街镇站”，化点为面
针对充电场站散点状分布特征，引入“虚拟街镇站”概念。以街道/乡镇行政区域为单位，将同一区域内的充电场站汇集，生成一个位于该区域中心的虚拟代表点。此举有效破解“散点”场景直接聚合难题，在尊重既有行政边界的前提下，将海量离散场站转化为数量可控、便于空间计算的“准连续”单元。
3. 利用泰森多边形，自动识别相邻关系
以生成的街镇虚拟站为基点生成泰森多边形，寻找相邻边界及区域，计算每个虚拟街镇站的相邻面，精准刻画虚拟站点间的空间邻接关系。
4. 采用 ABM 算法，动态寻优
将预处理后的“虚拟街镇站”智能分配到 K 个集群中，确保每个集群成本尽可能接近且站点相邻。算法通过模拟网格间的自主竞争与合并，动态寻找最优划分方案，主要包含四个环节：
- 计算成本阈值：基于总成本和集群数量，计算每个集群的成本阈值（类别均值成本的 95%）。
- 初始化集群：选取运维需求指数高于阈值的虚拟站作为初始成员，确保高负荷区域被优先覆盖，再随机补充形成 K 个初始集群。
- 扩展集群：每个网格从中心点开始，优先“吞并”其泰森多边形邻域内未被占领且“综合运维需求”合适的虚拟站点，重复遍历直至无可扩展集合。
- 分配剩余站点：对少数未被分配的站点，将其划入相邻且总成本最小的网格，最终形成一套满足空间连通、工作量相对均衡的划分方案。
本方法核心在于破解“离散点状”设施的管理难题，适用于“位置离散、需求不均、无物理连接”的规模化设施；而对于电力配网、油气管线等“物理连续”的线性系统，强行切割会破坏其拓扑完整性。
实践验证：输出管理“作战图”
将上述算法应用于某省 750 座充电场站的实测数据，经过大量模拟迭代，最终得到该省充电网络的 47 个最优运维网格，实现了“地市 - 网格 - 场站”分层分区的空间布局。
（一）综合运维承载需求指标量化
基于综合运维承载需求指标体系，结合历史半年运维数据，综合运用层次分析法（主观赋权）与熵权 TOPSIS 法（客观赋权），形成主客观结合的综合权重模型。
表 1 综合运维承载需求指标体系权重表
（二）网格数量确定
以人均运维承载力为阈值，结合该省各地市充电桩及场站数量，初步确定全省共划分 50 个网格，并在后续实际划分中结合实际情况微调。
（三）设定虚拟街镇站
针对城区与县域的差异采取不同策略：
- 对于“区”：以“街镇”行政区域为最小划分单元，同个街镇站点归为一个虚拟街镇站。
- 对于“县、市”：考虑到县域独立性强且场站密度稀疏，直接将“县、市”作为最小划分单元。
（四）基于泰森多边形的点面转化
利用生成的街镇虚拟站的泰森多边形将点转化为面，通过计算垂直平分线组成的连续多边形，精准界定每个虚拟街镇站的相邻面。
图 3 基于泰森多边形的场站分割样例
（五）基于 ABM 算法的网格划分
在重复 2000 次实验后，选取综合运维承载需求标准差最小的方案作为输出结果，最终得到 47 个最优运维网格。该方案清晰展示了每个网格的地理边界、所辖场站清单及其总运维需求指数，为管理者提供了一张一目了然的“运维作战地图”。
图 4 该省某市充电站网格划分示例图
价值实现：驱动运维效能提升
充电站网格划分将规模化分散的充电站重组为边界清晰的管理单元，为破解资源错配、责任模糊、响应迟滞提供了可量化、可执行的解决路径。
运维承载均衡：案例省份 9 个地市运维人员承载悬殊的局面（最大承载力 125.52%、最小 63.09%）得到明显改善。划分后各网格间综合运维承载需求离散度优化至 5% 以内，实现运维人力从忙闲不均到科学配比。
运维成本可控：以网格作为最小成本核算单元，通过网格化成本归集与分析，精准识别成本短板，推动网格平均运维成本下降 12.6%，实现从模糊分摊到网格精算的转变。
运维效能提升：清晰的网格边界为“责任到人、考核到格”提供条件。通过设定差异化网格绩效目标，故障处理时长有效缩减，用户满意度提升了 3.7%，形成了效率提升与服务改善的正向循环。
结语
充电运营的下半场，必然是精细化与智能化的较量。本文通过将复杂的运营管理问题转化为可计算的模型，通过科学合理地网格划分构建规模化充电场站的数字化空间底座。这不仅为破解当前运维困境提供了经过实践验证的解决方案，更为充电网络未来向全面精细化运营演进奠定了坚实基础。
作者：张楠
审核：章胜
朗新科技集团
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