Planning of Electric Vehicle Charging Infrastructure: A Review and a Conceptual Framework Based on Spatial and Predictive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of Electric Vehicles (EVs) has intensified the need for efficient and scalable Electric Vehicle Charging Infrastructure (EVCI).A critical aspect of this development is the optimal siting of charging stations, which involves complex multi-criteria decisionmaking based on spatial, economic, technical, and behavioral factors.This paper presents a comprehensive Systematic Literature Review on location analysis for EVCI planning, synthesizing findings from 91 peer-reviewed studies published between 2011 and 2024.We categorize and evaluate existing methodologies ranging from mathematical optimization models to Geographical Information System (GIS)-based and machine learning techniques and develop a comparative framework highlighting their strengths, limitations, and applicable contexts.In addition, we propose a unified taxonomy of influencing factors and a structured classification of decision-support approaches.Beyond summarization, the study identifies critical research gaps such as underexplored rural deployment models, limited real-time data integration, and inconsistent treatment of user behavior.To bridge these gaps, we suggest a hybrid GIS-Machine Learning (ML) conceptual framework and offer insights for future work aimed at scalable and equitable EVCI deployment.The outcomes provide urban planners, policymakers, and researchers with a roadmap for technically sound and sustainable infrastructure planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».