probenerИзвестия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИPower engineering: research, equipment, technology1998-99032658-5456Kazan State Power Engineering University10.30724/1998-9903-2025-27-6-85-98probener-3608Research ArticleЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКАELECTRICITYМетодологический подход к размещению зарядной инфраструктуры электромобилей в городеA methodological approach to the deployment of electric vehicle charging infrastructure in urban areasКазакП. Р.KazakP. R.

Казак Павел Романович – аспирант

г. Новосибирск

Pavel R. Kazak – Novosibirsk State Technical University

Novosibirsk 

kazak-p@inbox.ruПавлюченкоД. А.PavluchenkoD. A.

Павлюченко Дмитрий Анатольевич – канд. техн. наук, доцент кафедры «Системы электроснабжения предприятий»

г. Новосибирск

Dmitry A. Pavlyuchenko – Novosibirsk State Technical University

Novosibirsk

Новосибирский государственный технический университетРоссияNovosibirsk State Technical UniversityRussian Federation2025191220252768598Copyright © Казак П.Р., Павлюченко Д.А., 20252025Казак П.Р., Павлюченко Д.А.Kazak P.R., Pavluchenko D.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.energyret.ru/jour/article/view/3608

АКТУАЛЬНОСТЬ. Рост парка электромобилей в России и мире опережает развитие зарядной инфраструктуры, что приводит к неравномерному размещению электрозарядных станций (ЭЗС) и снижает эффективность их эксплуатации. Необходима методика, учитывающая технические, градостроительные и поведенческие факторы. ЦЕЛЬ. Разработать и апробировать многофакторную модель оценки пригодности городской территории для размещения ЭЗС на основе метода анализа иерархий (МАИ), учитывающую результаты опросов экспертов и пользователей, а также корректирующие коэффициенты по типу городской зоны и плотности существующих станций. МЕТОДЫ. Сформирован перечень факторов на основе анкетирования двух целевых групп (эксперты в электроэнергетике и владельцы электромобилей). Проведено попарное сравнение факторов по девятибалльной шкале Т. Саати, рассчитаны весовые коэффициенты и проверена согласованность суждений. Разработана интегральная формула для расчета показателя пригодности участка с поправками на функциональную зону и насыщенность инфраструктурой. РЕЗУЛЬТАТЫ. Модель апробирована на пяти участках с различным функциональным зонированием в Новосибирске и Москве. Выявлены участки с высокой и низкой степенью пригодности, показана чувствительность модели к структуре факторов и поправочным коэффициентам. Подтверждена способность методики выявлять зоны с избыточной инфраструктурой и предотвращать дублирование. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Предложенная модель может использоваться органами городского планирования, инвесторами и проектировщиками для обоснованного выбора мест установки ЭЗС, а также масштабироваться для других городов. Методика повышает эффективность инфраструктурного планирования и снижает риски нерационального использования ресурсов.

RELEVANCE. The rapid growth of electric vehicle (EV) fleets worldwide and in Russia outpaces the deployment of charging infrastructure, causing uneven distribution of charging stations (EVCS) and reducing operational efficiency. A comprehensive methodology is required to account for technical, urban planning, and behavioral factors influencing EVCS siting decisions. THE PURPOSE. To develop and test a multifactor model for assessing the suitability of urban sites for EVCS deployment using the Analytic Hierarchy Process (AHP). The model integrates expert and user survey results and applies correction coefficients for urban zone type and existing EVCS density. METHODS. A set of factors was identified from a survey of two target groups: power engineering experts and EV owners. Pairwise comparisons of factors were performed using T. Saaty’s nine-point scale to determine weight coefficients, followed by a consistency check. The resulting weights were incorporated into an integral suitability formula adjusted for functional zoning and infrastructure saturation. The model was tested on five sites in Novosibirsk and Moscow with different functional zoning types (business, residential, transit, industrial, and highdensity EVCS areas). RESULTS. The model identified sites with high and low suitability scores, demonstrating sensitivity to both factor structure and correction coefficients. High-scoring sites showed balanced factor contributions, while low-scoring sites revealed critical constraints such as low traffic, poor connectivity, or over-saturation with charging infrastructure. The model successfully detected zones with excessive infrastructure, thus preventing resource duplication. CONCLUSIONS. The proposed methodology provides a practical decision-support tool for urban planners, investors, and developers to optimize EVCS siting. It enables early-stage planning, reduces risks of inefficient investment, and is adaptable to other cities and contexts. The integration of technical, spatial, and behavioral parameters improves infrastructure efficiency and supports sustainable urban mobility strategies.

электрозарядная станцияэлектромобилиметод анализа иерархийгородская инфраструктурамоделированиеапробация моделиelectric charging stationelectric vehiclesanalytical hierarchy processurban infrastructuremodelingmodel testingReferencesGlobal EV Outlook 2023: Catching up with climate ambitions. Paris: International Energy Agency, 2023. 176 с. URL: https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2023 (дата обращения: 01.06.2025).Global EV Outlook 2023: Catching up with climate ambitions. Paris: International Energy Agency; 2023. 176 p. Available at: https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2023 (accessed 1 June 2025).Национальная технологическая инициатива «Автонет». Электромобили в России: аналитический обзор. М.: Аналитический центр при Правительстве РФ, 2022. 48 с.Natsional’naya tekhnologicheskaya initsiativa “Avtonet”. Elektromobili v Rossii: analiticheskii obzor [Electric vehicles in Russia: analytical review]. Moscow: Analiticheskii tsentr pri Pravitel’stve RF; 2022. 48 p. (In Russ).Ремизова Т. В. Развитие зарядной инфраструктуры в России: стимулы и перспективы применения технологии Vehicle-to-grid // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2023. № 3 (426). С. 49–65.Remizova TV. Razvitie zaryadnoi infrastruktury v Rossii: stimuly i perspektivy primeneniya tekhnologii Vehicle to grid [Development of charging infrastructure in Russia: incentives and prospects for applying Vehicle to grid]. Natsional’nye interesy: prioritety i bezopasnost’ [National Interests: Priorities and Security]. 2023;3(426):49–65. (In Russ).Антонова Е. И., Морозов Д. В., Акишев И. В. Анализ влияния стохастической нагрузки электромобилей на распределительную сеть // Электроэнергия. Передача и распределение. 2022. № 6. С. 45–51.Antonova EI, Morozov DV, Akishev IV. Analiz vliyaniya stokhasticheskoi nagruzki elektromobilei na raspredelitel’nuyu set’ [Analysis of the impact of stochastic electric vehicle load on the distribution network]. Elektroenergiya. Peredacha i raspredelenie [Electric Power. Transmission and Distribution]. 2022;6:45–51. (In Russ).Karolemeas C., Tsigdinos S., Tzouras P. G., Nikitas A., Bakogiannis E. Determining Electric Vehicle Charging Station Location Suitability: A Qualitative Study of Greek Stakeholders Employing Thematic Analysis and Analytical Hierarchy Process // Sustainability. 2021. Vol. 13, No. 4. Article 2298. DOI: 10.3390/su13042298.Karolemeas C, Tsigdinos S, Tzouras PG, Nikitas A, Bakogiannis E. Determining Electric Vehicle Charging Station Location Suitability: A Qualitative Study of Greek Stakeholders Employing Thematic Analysis and Analytical Hierarchy Process. Sustainability. 2021;13(4):2298. doi:10.3390/su13042298.Guler D., Yomralioglu T. Suitable location selection for the electric vehicle fast charging station with AHP and fuzzy AHP methods using GIS // Annals of GIS. 2020. Vol. 26, No. 2. P. 169–189. DOI: 10.1080/19475683.2020.1737226.Guler D, Yomralioglu T. Suitable location selection for the electric vehicle fast charging station with AHP and fuzzy AHP methods using GIS. Annals of GIS. 2020;26(2):169–189. doi:10.1080/19475683.2020.1737226.ICCT. Quantifying the electric vehicle charging infrastructure gap across U.S. markets. Washington, DC: International Council on Clean Transportation, 2019. 32 p. URL: https://theicct.org/publication/quantifying-the-electric-vehicle-charging-infrastructure-gap-across-u-smarkets/ (дата обращения: 01.06.2025).International Council on Clean Transportation (ICCT). Quantifying the electric vehicle charging infrastructure gap across U.S. markets. Washington, DC: ICCT; 2019. 32 p. Available at: https://theicct.org/publication/quantifying-the-electric-vehicle-charging-infrastructure-gap-across-u-smarkets/ (accessed 1 June 2025).Евдокимов Д. Ю., Пономарев Ю. Ю. Развитие электрозаправочной инфраструктуры в регионах России: сценарный анализ // Экономическое развитие России. 2022. Т. 29, № 11. С. 59–76.Evdokimov DYu, Ponomarev YuYu. Razvitie elektrozapravochnoy infrastruktury v regionakh Rossii: stsenarnyi analiz [Development of electric refueling infrastructure in Russian regions: scenario analysis]. Ekonomicheskoe razvitie Rossii [Economic Development of Russia]. 2022;29(11):59–76. (In Russ).Солуянов Ю. И., Ахметшин А. Р., Солуянов В. И. Актуализация удельных электрических нагрузок помещений общественного назначения, встроенных в жилые здания // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2021. Т. 23, № 3. С. 47–57. DOI: 10.30724/1998-9903-2021-23-3-47-57.Soluyanov YuI, Akhmetshin AR, Soluyanov VI. Aktualizatsiya udel’nykh elektricheskikh nagruzok pomeshchenii obshchestvennogo naznacheniya, vstroennykh v zhilye zdaniya [Updating specific electrical loads of public premises embedded in residential buildings]. Proceedings of the higher educational institutions. ENERGY SECTOR PROBLEMS. 2021;23(3):47–57. doi:10.30724/1998-9903-2021-23-3-47-57. (In Russ).Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 320 сSaaty TL. The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw Hill; 1980. 287 p.Golden B. L., Wasil E. A., Harker P. T. The Analytic Hierarchy Process: Applications and Studies. New York: Springer, 1989. 302 p.Golden BL, Wasil EA, Harker PT. The Analytic Hierarchy Process: Applications and Studies. New York: Springer; 1989. 302 p.Karatzas S., Farmakis P., Chassiakos A., Farmakis T., Christoforou Z., Liappi G. Development of a multi-criteria model for assisting EV user charging decisions // Journal of Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems. 2023. Vol. 11, Issue 1. Article 1100439.Karatzas S, Farmakis P, Chassiakos A, Farmakis T, Christoforou Z, Liappi G. Development of a multi-criteria model for assisting EV user charging decisions. Journal of Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems. 2023;11(1):1100439.Liu J., Wang X., Wang Y. Location Optimization of EV Charging Stations Based on AHP and GIS: A Case Study in Beijing // Sustainability. 2020. Vol. 12, No. 21. Article 8977. DOI: 10.3390/su12218977.Liu J, Wang X, Wang Y. Location Optimization of EV Charging Stations Based on AHP and GIS: A Case Study in Beijing. Sustainability. 2020;12(21):8977. doi:10.3390/su12218977.Al Harbi K. M. A. Application of the AHP in project management // International Journal of Project Management. 2001. Vol. 19, No. 1. P. 19–27. DOI: 10.1016/S0263-7863(99)00038-1Al Harbi KMA. Application of the AHP in project management. International Journal of Project Management. 2001;19(1):19–27. doi:10.1016/S0263-7863(99)00038-1.Partovi F. Y. Determining what to benchmark: An analytic hierarchy approach // International Journal of Operations & Production Management. 1994. Vol. 14, No. 6. P. 25–39. DOI: 10.1108/01443579410062042.Partovi FY. Determining what to benchmark: An analytic hierarchy approach. International Journal of Operations & Production Management. 1994;14(6):25–39. doi:10.1108/01443579410062042.Bottero M., Ferretti V. An analytic network process for the sustainable design of a transport system // European Journal of Operational Research. 2011. Vol. 215, No. 3. P. 648–657. DOI: 10.1016/j.ejor.2011.06.006.Bottero M, Ferretti V. An analytic network process for the sustainable design of a transport system. European Journal of Operational Research. 2011;215(3):648–657. doi:10.1016/j.ejor.2011.06.006.Камольцева А. В., Писарев Г. А. Подход к определению параметров сети зарядных станций для электромобилей // Транспорт на альтернативном топливе. 2020. № 5 (77). С. 62–69.Kamoltseva AV, Pisarev GA. Podkhod k opredeleniyu parametrov seti zaryadnykh stantsii dlya elektromobilei [Approach to determining parameters of a charging station network for electric vehicles]. Transport na al’ternativnom toplive [Transport on Alternative Fuel]. 2020;5(77):62–69. (In Russ).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.