Optimal Allocation of Electric Vehicles Charging Stations in Commercial Parking Lots: A Mixed-Integer Nonlinear Programming Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) framework to optimize the allocation of electric vehicle charging stations (EVCSs) in existing indoor parking facilities. The model minimizes total life-cycle cost by jointly determining charger types and placements while accounting for spatial feasibility and investment constraints. A hybrid search method that combines complete enumeration with dynamic programming is applied to identify the least-cost configuration within geometric and electrical limitations. The results show that configurations combining dual- and quad-port chargers outperform single-port layouts by reducing redundant electrical and installation costs. The analysis confirms that integrating life-cycle costing with spatial feasibility yields a practical decision-support tool for property owners seeking to expand charging capacity within existing facilities. Overall, the framework demonstrates that cost-efficient retrofitting of EV charging infrastructure can be achieved without additional land development, supporting broader sustainability objectives and promoting low-carbon mobility. Future research will extend the model to multiple facility layouts and incorporate sensitivity and uncertainty analyses to evaluate robustness under varying geometric and economic conditions. The findings of this paper provide a practical foundation for future planning studies and demonstrate how cost-optimized retrofit strategies can support the scalable expansion of EV charging infrastructure in existing facilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».