0 引言
现有对充电服务质量的评价方法主要分为定性与定量两类。定性方法通过问卷调查、用户访谈等方式，深入探究用户的主观体验与服务期望[2-8]，为政策制定提供参考。然而，这类方法固有的主观性、小样本限制以及响应偏差，使其难以满足网络精细化规划与运营所需的量化精度[9]。定量方法则通过数学模型，采用峰值负荷、充电时间、充电成本或里程焦虑等单一性能指标来评估服务质量[10-12]。尽管这些方法在特定场景下行之有效，但将复杂的服务质量简化为单一参数，难以捕捉动态变化的应用环境与多维度的用户需求[13]。部分研究虽引入排队模型等动态工具来提升评估的灵活性[14-15]，但大多数工作仍局限于对单个充电站的分析，且往往基于同质化假设——即所有充电站被平等、高效地使用。
基于此，本文以某特大城市7 572个充电站为研究对象，以其141万余条充电订单为基础数据，构建面向站点级评价的多维利用效率指标体系，刻画充电站单枪使用频次、充电时长、能量输出、收益水平、设备规模和功率配置等特征。在此基础上，采用主成分分析与聚类方法识别城市充电站的功能类型，并结合用地属性和空间核密度分析，揭示不同类型站点的时间节律、空间集聚与供需错配特征。
1 特征指标集构建
1.1 指标集说明
为刻画建成后充电站的真实运行状态，本文从动态使用表现与静态建设属性两个维度构建站点级特征指标集。动态使用表现指标包括使用频次、使用时长、费用水平和能量输出，用于反映充电站在不同时间类型下的实际利用效率；静态建设指标包括充电枪数量、单枪功率、快充与超充占比及用地属性，用于反映站点的建设规模与设施配置特征。上述指标共同构成充电站性能画像，为后续类型识别、时空分异分析和用地适配性评价提供基础。
1.2 指标计算方法
设时间类型为τ，τ=1表示工作日，τ=2表示周末。充电站s在不同时间类型下的运行指标的计算方法如下。
日均单枪使用频次用于衡量单位充电枪的平均启动强度，其计算公式如下：
式（1）中：s为充电站编号；d为日期（自然日）；Fs, τ为对应时间类型充电站s的日均单枪使用频次；Dτ为对应时间类型的日期集合；Os, d为充电站s在日期d的总订单数，单位 次；Ns, d为充电站s在日期d的可用充电枪数量，单位 把。
日均单枪使用时长用于衡量单位充电枪的平均占用时间，其计算公式如下：
式（2）中：Ts, τ为对应时间类型充电站s的日均单枪使用时长，单位 h；Hs, d为充电站s在日期d的总充电时长，单位 h。
日均单枪总费用用于衡量单位充电枪的平均收益水平，其计算公式如下：
式（3）中：Ms, τ为对应时间类型充电站s的日均单枪总费用，单位 元； ${\mathit{C}}_{\mathit{s},\mathit{ }\mathit{d}}^{\mathit{s}\mathit{r}\mathit{v}}$ 为充电站s在日期d的服务费总额，单位 元； ${\mathit{C}}_{\mathit{s},\mathit{ }\mathit{d}}^{\mathit{e}\mathit{l}\mathit{e}\mathit{c}}$ 为充电站s在日期d的电费总额，单位 元。
日均单枪输出电量用于衡量单位充电枪的平均能量供给能力，其计算公式如下：
式（4）中：Es, d为充电站s在日期d的总充电量，单位 kW·h。
静态建设属性包括充电枪数量N、单枪功率 P以及用地属性L。其中，N用于表征站点建设规模，P用于表征站点功率配置水平，L用于刻画站点所嵌入的城市功能环境。
2 基于无监督学习的利用效率评价
2.1 方法描述
为识别不同充电站在运行效率、建设配置和时间节律上的差异，本文构建“标准化—降维—聚类—评价”的无监督学习框架。首先，对多维特征进行标准化处理，并通过 KMO检验与 Bartlett 球形检验判断数据是否适合降维；其次，采用主成分分析提取潜在变量，降低指标间冗余相关性；再次，在低维主成分空间中采用多种聚类方法进行对比，确定最适合本文数据结构的聚类模型；最后，根据各类站点在使用频次、时长、电量、费用和建设属性上的综合表现，将其解释为不同利用效率类型。
2.2 实现过程
设共有n个充电站、m个评价特征，构建特征矩阵X=(xij)n×m。为消除量纲差异，采用Z-score标准化得到：
式（5）中：zij为充电站i在特征j上的标准化值；xij为原始值；μj为特征j的均值；σj为特征j的标准差。
为判断变量相关结构是否适合降维，开展 KMO 检验与 Bartlett 球形检验[18]。KMO统计量K计算式如下：
式（6）中：rjk为特征j与特征k之间的相关系数；pjk为偏相关系数。
Bartlett球形检验统计量χ2（该统计量服从卡方分布）计算式如下：
式（7）中： $\left|\mathit{R}\right|$ 为相关矩阵R的行列式。
通常，当显著性水平p0.05时，拒绝“相关矩阵为单位阵”的原假设，表明变量间存在强相关性，适合进行降维表征，而KMO测度值大于0.5就可进行因子分析[18]。本研究中，KMO测度值K=0.630.5，Bartlett球形检验结果显著性p0.05，结果表明此数据适合进行降维聚类处理。
为了消除各特征指标间的共线性冗余并提升后续聚类算法的计算效率，本文对通过适用性检验的特征集进行主成分降维处理。基于标准化矩阵构造相关矩阵R，并对其进行特征值分解：
式（8）中：λq为相关矩阵R的第q个特征值， $\mathit{q}=1,\mathit{ }2,\dots,\mathit{ }\mathit{m}$ ；wq为对应的特征向量。
综合采用碎石图与方差解释准则确定主成分数量Q。累计解释率定义为[18]：
式（9）中：ηQ为前Q个主成分的累计方差解释率。
为确定合理的聚类数，采用手肘法分析簇内平方和随聚类数变化的趋势：分析簇内平方和随聚类数k变化的曲线拐点，当曲线下降趋势出现明显拐点时，对应的k可视为较合理的聚类数。
式（10）中：W(k)为聚类数为k时的簇内平方和；k为簇的数量；Gv为第v个簇；μc为质心；yi为充电站i在主成分空间的表示；‖·‖为欧氏距离。
在确定聚类数后，选取 K-Means、层次聚类（Agglomerative Clustering, AC）和密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）等3种方法进行对比。K-Means 适用于近似紧凑的凸形簇结构；AC能够揭示样本间的层级关系；DBSCAN 能够识别任意形状簇并处理噪声点。
聚类效果采用轮廓系数评价，计算公式如下：
式（11）中：s(i)为样本i的轮廓系数，其取值范围为[-1, 1]；a(i)为样本i与同簇样本的平均距离；b(i)为样本i与最近其他簇样本的平均距离。
s(i)越接近1，表明簇内越紧密、簇间越分离。s(i)0通常表示样本更接近其他簇，聚类效果较差。
3 时空分异特征分析
3.1 空间分布特征分析
为揭示充电站建设规模与实际充电需求强度的空间关系，本文采用加权核密度估计方法，将离散站点转换为连续密度曲面。该方法能够识别不同类型充电站在城市空间中的集聚区、低值区及供需错配区域。
本文分别以充电枪数量和输出电量作为权重，刻画建设规模和充电需求强度的空间分布。假设研究区域内共有n个充电站点，第u个站点位置为pu=(pu1, pu2)，赋予权重ωu，则位置p处的加权核密度估计值可表示为：
式（12）中：f(p)为位置p处的核密度估计值；Kh(·)为带宽h的核函数。
本研究采用高斯核函数，其表达式为：
式（13）中：h为带宽参数；‖u‖为欧氏距离；exp(·)为指数函数。
带宽h控制密度曲面的平滑程度，本文结合 Scott 规则与样本空间分布特征对其进行设定[19]。
3.2 基于用地属性的充电站运营特征分析
为分析用地属性对充电站利用效率的影响，本文基于充电站建设场所字段，将站点划分为社会经营性停车场、道路范围内、交通场站、公园停车场、环卫设施用地、住宅小区停车场、企业内部停车场、机关事业单位及公共机构内部停车场、加油站或加气站、高速公路服务区等类型，将无法明确归类的站点归为“其他”。
对每种用地类型，分别统计其在工作日与周末的运营特征指标均值。为消除不同指标量纲差异对可视化结果的影响，采用Min-Max标准化方法对各指标进行归一化处理。之后采用雷达图展示不同用地类型的多维运营特征，从而识别各类用地场景下充电需求的时间节律和功能差异。该分析用于解释不同类型充电站利用效率差异的形成机制，并为差异化设施配置和存量优化提供依据。
4 实证研究
4.1 数据
本文研究范围为中国某特大城市的主城区。该城市拥有全球领先的充电基础设施网络，为本研究提供了良好的数据基础。本研究收集了涵盖充电站建设、运营、使用全流程的真实数据，主要包括充电站建设、运营信息以及订单使用数据。
1）充电站建设与运营信息
本研究共收集了7 572个充电站的有效信息，包括慢充、快充、超充等3种类型，其占比分别为66.92%、26.24%、6.84%，充电站建设信息包括地理位置、建设规模、类型等，运营信息包括电费价格、服务费价格、充电功率等，详见表1。
表1 电动汽车充电站建设与运营信息 |
| 类别 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 站点ID | Integer | 充电站的唯一标识，用于区分 不同物理站点 |
| 站点类型 | Enum | 充电站的类别，例如公共充电站、 专用充电站、换电站等 |
| 枪数量 | Integer | 站点内充电枪（充电接口）的数量 |
| 桩数量 | Integer | 站点内充电桩的数量 |
| 地址 | String | 充电站的详细地址 |
| 建设场所 | String | 充电站所处的建设环境， 例如地下停车场、路边、商场等 |
| 电费 | Decimal (currency) | 每1 kW·h的电价 |
| 服务费 | Decimal (currency) | 每次充电的服务费单价或 每1 kW·h的服务费 |
| 站点经度 | Decimal (longitude) | 充电站所在位置的经度 （WGS84坐标系） |
| 站点纬度 | Decimal (latitude) | 充电站所在位置的纬度 （WGS84坐标系） |
| 站点总功率 | Decimal (kW) | 该站点所有充电设备的 总额定功率（单位为kW） |
2）订单使用数据
本研究收集了上述7 572个充电站的订单信息，共计1 416 085条。订单摘要如表2所示，包含了用户充电的起止时间、充电量、电费与服务费等关键信息。
表2 电动汽车充电站订单信息 |
| 类别 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 站点ID | Integer | 充电站的唯一标识， 用于区分不同的物理站点 |
| 设备ID | Integer | 充电设备的唯一标识， 用于区分同一站点内不同设备 |
| 枪ID | Integer | 充电枪的唯一编号， 用于区分设备上的不同充电接口 |
| 订单ID | String | 每次充电生成的唯一订单编号 |
| 开始时间 | Datetime | 本次充电开始的时间（精确到s） |
| 结束时间 | Datetime | 本次充电结束的时间（精确到s） |
| 电能 | Decimal (kW·h) | 本次充电的累计充电量 （单位为kW·h） |
| 总费用 | Decimal (currency) | 本次充电产生的总费用， 包含电费和服务费 |
| 电费 | Decimal (currency) | 按充电量计算的电费金额 |
| 服务费 | Decimal (currency) | 服务费金额，如场地使用费等 |
4.2 聚类结果分析
聚类结果如图1所示。可以看到，主成分分析共提取出4个特征值大于1的潜在变量，说明原始多维指标可被压缩为少量综合特征。手肘法结果显示，当聚类数为4时，簇内平方和下降幅度明显减缓，因此将充电站划分为4类较为合理。
为验证聚类结果的可靠性，进一步比较K-Means、AC和DBSCAN等3种聚类方法，结果见表3。可以看到，K-Means的轮廓系数最高，为0.46；AC次之，为0.41；DBSCAN为-0.46，聚类效果较差。这说明降维后的充电站样本更接近紧凑型、中心可分的簇结构，与K-Means的质心优化假设更匹配。因此，后续分析采用K-Means聚类结果。DBSCAN表现较差主要是因为充电站样本存在密度不均和边界重叠，单一密度阈值难以同时识别高密度核心站点和低密度分散站点。AC能够反映一定层级结构，但受合并准则和早期合并误差影响，整体表现略逊于K-Means。
表3 各聚类方法的轮廓系数 |
| 聚类ID | K-Means | DBSCAN | AC |
|---|---|---|---|
| 轮廓系数 | 0.46 | -0.46 | 0.41 |
4.3 利用效率评价
基于K-Means聚类结果，综合比较各簇站点在单枪使用频次、使用时长、输出电量等运营评价指标，以及充电枪数量、单枪功率等建设属性上的相对表现差异，将7 572个充电站划分为闲置型、常规型、高效型和低效型等4类。表4列出了各类站点的建设属性与运营指标均值。
表4 各类充电站多维特征指标均值 |
| 聚类ID | 样本数量 | 快/超充占比 | F1 | F2 | T1 | T2 | M1 | M2 | E1 | E2 | N | P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5 413 | 23.61% | 0.2 | 0.13 | 0.84 | 0.48 | 4.45 | 2.66 | 3.58 | 2.09 | 26.72 | 46.01 |
| 1 | 1 236 | 26.76% | 0.6 | 0.54 | 3.5 | 3.11 | 12.87 | 11.06 | 10.74 | 9.25 | 20.17 | 46.79 |
| 2 | 91 | 100% | 3.16 | 1.08 | 2.26 | 0.93 | 63.94 | 9.36 | 120.74 | 51.98 | 19.34 | 132.43 |
| 3 | 832 | 16.93% | 0.53 | 0.28 | 1.5 | 0.7 | 7.31 | 3.39 | 7.83 | 3.69 | 80.89 | 17.15 |
注：表中变量对应前文 1.2 节定义的指标。F为日均单枪使用频次（次）；T为日均单枪使用时长（h）；M 为日均单枪总费用（元）；E为日均单枪输出电量（kW·h）；N为充电枪数量（把）；P为单枪功率（kW）。下标“1”和“2”分别代表工作日和周末。 |
从表4可见，4类充电站呈现明显的功能分化，具体如下。
1）闲置型充电站数量最多，共5 413个，占全部站点的71.49%。该类站点工作日日均单枪使用频次仅为0.20次，周末降至0.13次；工作日单枪输出电量仅为3.58 kW·h，费用仅为4.45元，均为全类别最低。其平均充电枪数量为26.72把，单枪功率为46.01 kW，说明其并非完全缺乏建设投入，而是存在明显的低利用问题。
2）常规型充电站共1 236个，占比16.33%。该类站点工作日与周末使用频次接近，分别为0.60次和0.54次，运行状态较稳定。其单枪使用时长最高，工作日达到3.50 h，周末为3.11 h，表明该类站点主要服务较长时间停放充电需求，是城市日常补能网络的基础组成。
3）高效型充电站仅91个，占比1.20%，但利用强度最高。其快/超充占比达到100%，平均单枪功率为132.43 kW，工作日日均单枪使用频次达到3.16次，单枪输出电量达到120.74 kW·h，费用达到63.94元，显著高于其他类别。该类站点是充电网络中的核心供能节点，具有高功率、高周转和高收益特征。
4）低效型充电站共832个，占比10.99%。该类站点平均充电枪数量高达80.89把，是所有类别中最高的，但单枪功率仅17.15 kW，工作日使用频次仅0.53次，单枪输出电量仅7.83 kW·h。其主要问题不是站点数量不足，而是建设规模与实际需求不匹配，表现为高容量配置与低利用效率并存。
图2进一步展示了4类充电站一周内的运行节律。高效型站点在使用频次、输出电量和费用上均呈现明显的工作日高峰、周末显著下降的特点，说明其需求更可能来自运营车辆、通勤出行或高强度工作日活动。常规型站点使用时长最长且周内波动较小，反映出较稳定的日常停放充电需求。低效型和闲置型站点在4项指标上均保持低位，时间变化不明显，说明导致其低效的原因具有持续性，而非短期波动造成。
总体来看，城市充电网络并非均质设施集合，而是形成了少数高效核心站点、大量闲置站点和部分低效大规模站点并存的结构。当前问题的重点已不是单纯增加站点数量，而是识别高效节点、盘活闲置资源并纠正低效配置。
4.4 充电站空间分布特征分析
为进一步识别不同类型充电站的空间分异特征，下面分别从供给侧（以充电枪数量为特征权重）与需求侧（以用电量为特征权重）两个物理维度，对4类异质性充电站进行空间核密度分异特征解析。
首先，从供给侧分析，不同类型充电站的实体规模呈现强烈的空间异质性与非均衡特征。高效型站点呈现较强的核心集聚特征，说明高功率、高利用站点主要集中在少数重点区域。常规型站点分布范围更广，在多个区域形成集聚，体现出其作为基础补能网络的空间覆盖作用。低效型站点则呈现明显的带状或斑块状局部集聚模式，说明部分区域存在较大规模设施集中布局，但后续利用不足。闲置型站点分布较为分散，显示低利用问题并非局限于单一区域，而是具有较广泛的空间普遍性。
其次，从需求侧能源消耗的空间密度分析可以发现，宏观能源消耗与物理设施的空间分布并非完全一致。高效型站点的用电高值区与充电枪数量高值区高度重叠，说明其建设规模与实际需求匹配较好。常规型站点用电分布较均衡，支撑了较广范围内的日常充电需求。低效型站点虽然在部分区域具有一定建设密度，但用电强度明显偏低，反映出建设规模与实际使用之间存在错配。闲置型站点用电核密度最低，与其低频、偶发使用特征一致。
对比建设规模和使用强度可知，高效型属于建设与需求正向耦合类型，常规型属于中等强度均衡支撑类型，低效型属于高建设、低使用错配类型，闲置型则属于低使用、弱耦合类型。该结果说明，充电基础设施优化应从空间增量扩张转向存量结构调整，重点加强高效区域保障、识别低效集聚区并推动闲置资源再配置。
4.5 用地属性下的利用差异分析
为解释不同类型充电站利用效率差异的形成机制，进一步结合用地属性分析其运行特征，结果见图3。总体来看，用地属性显著影响充电站的使用频次、充电时长、输出电量和费用水平（各特征值均作归一化处理），不同类型站点呈现出不同的用地适配关系。
高效型站点的用地差异最明显。交通场站和环卫设施用地在周末表现出较高的使用强度，说明其可能承担集中补能和运营车辆补能功能。加油站、加气站以及道路范围内站点在工作日表现更突出，符合高流动性车辆快速补能需求。住宅小区停车场中的高效型站点则呈现较高电量输出，说明社区场景中也存在一定的高功率集中补能需求。
常规型站点主要承担稳定的日常补能功能。道路范围内、交通场站、机关单位停车场、住宅小区停车场和环卫设施用地的常规型站点普遍表现出工作日偏好，说明其与通勤、公务和日常生活出行联系较强。高速公路服务区的常规型站点则表现出周末偏好，反映出非通勤出行对充电需求的影响。
低效型站点在各类用地中的使用强度均较低，仅在机关单位、高速公路服务区等少数场景中存在有限使用。其主要问题是建设规模较大但需求不足，说明设施配置未能有效匹配所在用地的实际充电活动。
闲置型站点几乎不形成稳定需求，仅在住宅小区、高速公路服务区和机关单位等用地中出现少量使用记录。该类站点的低利用具有持续性和普遍性，应作为存量盘活、共享开放或退出调整的重点对象。
综上，用地属性不仅影响充电站空间分布，也直接塑造其运行节律和功能角色。高效型站点适合在交通场站、道路范围、加油加气站等高流动性场景中强化布局；常规型站点适合作为居住、办公和公共服务场景的基础补能设施；低效型和闲置型站点则需要结合产权、开放条件和周边需求进行分类整改。
5 讨论
5.1 核心发现
本文的研究结果表明，城市公共充电网络并非均质设施集合，而是高度分层、受用地约束的社会-技术系统，具体如下。
1）网络呈“少数核心+大规模沉睡”结构。高效型充电站仅占1.20%的站点，但承担全网最高的使用频次与能量输出：工作日枪均充电次数3.16次，对应电量和费用贡献均居各类充电站之首，形成网络核心。闲置型站点占比71.49%，枪均启动次数仅0.20次（工作日）和0.13次（周末），单枪充电电量和费用均最低，说明有效供给远小于名义规模，问题在于功能激活不足。
2）用地属性塑造了充电站的行为生态位。同一功能类型在不同用地上的表现存在系统性差异。例如，高效型站点在交通场站和环卫设施用地周末使用频次高，构成周末补能核心；加油/加气站及道路范围内高效型站点工作日达到使用高峰，服务运营车辆；住宅小区高效型站点虽充电时长短，但单次充电量和费用较高，表现出介于家庭慢充与公共快充之间的特征。可见高效是技术条件、用地类型与活动节律共同作用的结果，而非站点静态属性。
3）常规型充电站构成日常用能背景网络，使用节律受到用地约束。市区道路、交通场站、机关及住宅区常规型站点呈工作日偏好，高速公路服务区则呈周末偏好，反映不同用地对补能需求的时间节律塑形。
4）低效型与闲置型站点反映了结构性容量错配。低效型站点建设规模大但使用频次低（工作日枪均0.53次），闲置型站点几乎无使用记录，长期低利用导致资源浪费。这与高效型站点形成鲜明对照，表明优化方向应关注资源激活和配置匹配，而非单纯扩张规模。
综合来看，充电基础设施应理解为嵌入城市用地与出行模式的多层次系统，高效、常规、低效和闲置站点在功能、空间和时间维度上呈现差异性，网络优化应从扩张导向转向存量重构，放大全网高效生态位，提高整体能量供给效率和空间服务均衡性。
5.2 政策建议
基于上述发现，城市充电基础设施建设应由规模扩张逐步转向效率导向与动态治理，在兼顾需求增长的同时提升资源利用效率与电网协同能力。为此，提出以下政策建议。
1）优化规划逻辑：全面推进由“增量扩建”向“存量重构”的范式转型
为解决部分地区盲目投资与设施闲置的矛盾，应建立全生命周期的精细化准入与资源动态养护机制，具体涵盖以下核心举措。
①强化需求约束审批机制：新建充电站审批应综合考虑周边需求强度、土地利用类型、现有站点利用率及配电容量，避免低效区域重复建设。
②建立低效站点动态调整机制：对长期低利用率站点建立年度评估制度，并纳入整改、共享或退出清单，引导资源向高需求区域集中配置。
③推进分阶段资源优化：对于具备共享条件的机关、园区或企业内部充电设施，可探索错峰共享机制，但需结合产权归属、用户准入、安全责任及运营成本等因素建立规范化运营方案。
2）实施差异化场景适配策略
针对城市异质性空间在物理网络形态与用户出行行为上的差异化特征，需采取根据功能类型、场景分类的补能资源精细化匹配方案。
①优先保障高效站点资源配置：对交通枢纽、加油/加气站等高利用率站点，在电网增容、运维资源和政策支持方面给予优先保障，逐步形成城市骨干快充网络。
②完善社区充电补能体系：针对住宅区短时高频补能需求，鼓励建设社区级共享快充设施，并统筹停车资源、电网容量与消防安全要求。
③提升时空负荷调节能力：结合高速公路周末高峰和城区工作日高峰等潮汐特征，引导运营商采用动态定价、预约充电等需求响应机制，提高设施利用效率并缓解局部负荷压力。
3）建立动态监管与协同治理体系
跨多主体的多域深度协同是保障大规模电动汽车接入下城市基础设施网络长期运营韧性的关键基础，需从以下3个层面协同推进。
①构建充电设施健康度评估体系：联合政府、电网企业及运营商，建立涵盖利用率、能量输出、周转效率和负荷贡献等指标的年度健康度评价机制，并将评估结果与运营补贴、建设审批及资源配置挂钩。
②推动多主体数据共享机制：建立政府、运营商、物业及电网企业之间的数据共享与责任协同机制，提高设施规划、运行监管与负荷调控的协同性。
③强化电网协同约束：在充电设施布局和扩容过程中，将配电网承载能力与局部峰值风险纳入统一评估框架，避免充电需求快速增长对局部电网造成持续压力。
6 结束语
本文构建了融合多维时空特征与无监督聚类的一体化充电站利用效率评价框架，通过分析全量订单数据，系统刻画了城市充电网络的功能分层结构，揭示了高效型站点承担大部分使用需求、低效型和闲置型站点长期低利用的现象，同时量化了用地属性对站点运行模式的塑形作用，显示功能类型、用地属性与时间节律在空间上的系统性耦合。研究表明，充电网络优化应从单纯扩张规模转向存量重构与差异化配置，高效型节点应优先保障资源，常规型节点维持基础服务，低效和闲置节点可通过迁移、共享或退出实现资源盘活。研究成果可为城市充电网络精细化管理和资源优化提供可操作的数据依据与决策参考，并为未来基于动态负载和出行行为的分类型、分时段网络优化奠定基础。通过将本研究所提出的规划逻辑转型、场景差异化适配以及多主体协同监管等政策建议融入城市基础设施管治，可以辅助决策者有效克服资源错配瓶颈，推动城市补能网络向高效可持续方向演进。
本文的贡献主要体现在以下几个方面：
1）提出了一种基于多源运营数据的城市公共充电站功能分型框架，实现了充电网络利用效率的系统识别与分类。
2）构建了融合建设、运营与订单行为的多维评价指标体系，能够综合刻画充电设施的实际运行状态与服务能力。
3）揭示了功能类型、土地属性、时间节律之间的耦合关系，发现不同城市空间场景下存在显著异质化的充电行为模式。
4）识别了城市公共充电网络中“高效集中-低效冗余”的结构性特征，为存量优化与差异化规划提供了数据依据。
尽管本研究对于促进资源优化配置具有一定的理论与应用价值，但受限于目前的客观条件，本研究仍存在一定的局限性，即所构建的指标集主要聚焦宏观运营指标。未来将考虑收集服务等待时间等更精细的数据，以及时间跨度更长、能够反映季节性差异影响的数据，从而增强评估框架在长期动态环境下的泛化能力与稳健性。