基于組合評(píng)價(jià)法的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)綜合評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義在全球能源形勢(shì)日趨緊張和環(huán)境問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)峻的當(dāng)下，傳統(tǒng)燃油汽車產(chǎn)業(yè)面臨著前所未有的雙重壓力。能源危機(jī)的加劇，使得石油等傳統(tǒng)能源的供應(yīng)愈發(fā)緊張，價(jià)格波動(dòng)頻繁，對(duì)依賴石油的傳統(tǒng)燃油汽車產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。同時(shí)，環(huán)境污染問(wèn)題日益突出，傳統(tǒng)燃油汽車尾氣排放中包含大量的有害氣體，如一氧化碳、碳?xì)浠衔?、氮氧化物和顆粒物等，這些污染物不僅對(duì)空氣質(zhì)量造成了嚴(yán)重破壞，引發(fā)霧霾等惡劣天氣，還對(duì)人體健康產(chǎn)生了極大危害，導(dǎo)致呼吸道疾病、心血管疾病等發(fā)病率上升。在這樣的大背景下，電動(dòng)汽車憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，成為了汽車產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展的重要方向之一。電動(dòng)汽車以“電池”替代“石油燃料”作為動(dòng)力源，能夠?qū)崿F(xiàn)車輛尾氣的“零排放”，在行駛過(guò)程中幾乎不產(chǎn)生污染物，極大地減少了對(duì)環(huán)境的污染，有助于改善空氣質(zhì)量，緩解環(huán)境污染問(wèn)題，對(duì)節(jié)能減排和能源安全有著重要意義。以純電動(dòng)汽車為例，其在運(yùn)行過(guò)程中不產(chǎn)生直接的尾氣排放，即使考慮發(fā)電過(guò)程中的碳排放，相較于傳統(tǒng)燃油汽車，其碳排放量也大幅降低。而且，電動(dòng)汽車的發(fā)展還能降低對(duì)石油等單一能源的依賴，增強(qiáng)能源供應(yīng)的穩(wěn)定性和安全性，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)的多元化發(fā)展。然而，電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的持續(xù)、健康和穩(wěn)定發(fā)展，離不開完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，其中電動(dòng)汽車充電站的建設(shè)與發(fā)展尤為關(guān)鍵。充電站作為電動(dòng)汽車補(bǔ)充能源的重要場(chǎng)所，其全面覆蓋是電動(dòng)汽車未來(lái)大規(guī)模應(yīng)用的必要前提。隨著市場(chǎng)需求的增長(zhǎng)和政策的大力支持，越來(lái)越多的充電站在全國(guó)范圍內(nèi)展開建設(shè)并投入運(yùn)營(yíng)。根據(jù)相關(guān)規(guī)劃草案，到特定年份國(guó)內(nèi)充換電站和充電樁數(shù)量將達(dá)到相當(dāng)規(guī)模，電動(dòng)汽車與充電設(shè)施的比例也將接近標(biāo)配。但隨著電動(dòng)汽車充電站建設(shè)的飛速發(fā)展，其運(yùn)營(yíng)管理也暴露出諸多問(wèn)題。部分充電站停車費(fèi)收費(fèi)不合理，大幅增加了用戶的充電成本，使得用戶在選擇充電站時(shí)有所顧慮；燃油機(jī)動(dòng)車違規(guī)占用充電站充電車位的現(xiàn)象屢見不鮮，導(dǎo)致電動(dòng)汽車用戶無(wú)法正常使用充電樁，降低了充電設(shè)施的使用效率；充電站還存在諸如火災(zāi)、漏電等安全隱患，嚴(yán)重威脅到用戶的生命財(cái)產(chǎn)安全；此外，一些充電站的電樁利用率較低，造成了資源的浪費(fèi)，影響了運(yùn)營(yíng)商的經(jīng)濟(jì)效益。在這樣的背景下，對(duì)電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)進(jìn)行科學(xué)合理的評(píng)價(jià)就顯得極為重要。通過(guò)構(gòu)建全面、系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)體系，可以深入了解充電站的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀和服務(wù)能力，發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中存在的問(wèn)題和不足，進(jìn)而有針對(duì)性地采取措施加以改進(jìn)，提高充電站運(yùn)營(yíng)水平和服務(wù)質(zhì)量，促進(jìn)電動(dòng)汽車行業(yè)的健康發(fā)展?？茖W(xué)的評(píng)價(jià)結(jié)果還能為政府部門制定相關(guān)政策提供有力依據(jù)，引導(dǎo)資源的合理配置，推動(dòng)充電基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步完善；為企業(yè)的投資決策和運(yùn)營(yíng)管理提供參考，幫助企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力；為消費(fèi)者提供準(zhǔn)確的信息，幫助他們做出更合理的充電選擇，增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)電動(dòng)汽車的信心，進(jìn)一步推動(dòng)電動(dòng)汽車的普及應(yīng)用。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來(lái)，隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)相關(guān)研究逐漸成為熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度對(duì)電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法展開了深入研究，取得了一定的成果。在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建方面，國(guó)外研究起步較早，更加注重從用戶體驗(yàn)、經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境影響等多維度進(jìn)行綜合考量。學(xué)者Kempton和Tomic從用戶角度出發(fā)，將充電等待時(shí)間、充電價(jià)格合理性以及充電樁可用性作為重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，認(rèn)為這些因素直接影響用戶對(duì)充電站的選擇和使用意愿。他們通過(guò)對(duì)大量電動(dòng)汽車用戶的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，充電等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致用戶滿意度大幅下降，而合理的充電價(jià)格和較高的充電樁可用性能夠顯著提升用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶對(duì)電動(dòng)汽車的使用信心。在經(jīng)濟(jì)效益方面，研究人員關(guān)注充電站的投資回報(bào)率、運(yùn)營(yíng)成本以及收益穩(wěn)定性等指標(biāo)。他們通過(guò)建立經(jīng)濟(jì)模型，分析不同運(yùn)營(yíng)模式下充電站的成本結(jié)構(gòu)和收益來(lái)源，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理、降低運(yùn)營(yíng)成本是提高充電站經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵。在環(huán)境影響方面，主要考慮充電站運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的能源消耗和碳排放等因素，以評(píng)估充電站對(duì)環(huán)境的影響程度。國(guó)內(nèi)學(xué)者在借鑒國(guó)外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，提出了更具針對(duì)性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。畢軍等人從充電站運(yùn)行狀況、充電站用戶、對(duì)電網(wǎng)和交通的影響3個(gè)方面，提出了包括15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中，在充電站運(yùn)行狀況方面，涵蓋了充電樁故障率、充電設(shè)備利用率等指標(biāo)，用于衡量充電站設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性和使用效率；在充電站用戶方面，考慮了用戶滿意度、充電等待時(shí)間等指標(biāo)，以反映用戶在使用充電站過(guò)程中的體驗(yàn)；在對(duì)電網(wǎng)和交通的影響方面，納入了對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響、對(duì)周邊交通流量的影響等指標(biāo)，關(guān)注充電站運(yùn)營(yíng)對(duì)外部系統(tǒng)的影響。在評(píng)價(jià)方法應(yīng)用方面，國(guó)外常用的評(píng)價(jià)方法包括層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）等。AHP法通過(guò)將復(fù)雜問(wèn)題分解為多個(gè)層次，對(duì)各層次元素進(jìn)行兩兩比較，確定其相對(duì)重要性權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)。例如，在評(píng)價(jià)充電站的綜合性能時(shí)，利用AHP法可以將充電設(shè)施、服務(wù)質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)效益等多個(gè)方面的因素進(jìn)行層次化分析，確定各因素的權(quán)重，進(jìn)而得出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。模糊綜合評(píng)價(jià)法則適用于處理評(píng)價(jià)過(guò)程中的模糊性和不確定性問(wèn)題，它通過(guò)建立模糊關(guān)系矩陣，將模糊信息進(jìn)行量化處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）主要用于評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出系統(tǒng)的相對(duì)效率，在充電站運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)中，可以通過(guò)DEA方法分析不同充電站在投入（如設(shè)備投資、運(yùn)營(yíng)成本等）和產(chǎn)出（如充電量、用戶滿意度等）方面的相對(duì)效率，找出效率低下的充電站并分析原因，為改進(jìn)運(yùn)營(yíng)管理提供依據(jù)。國(guó)內(nèi)研究除了應(yīng)用上述常見方法外，還結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行了創(chuàng)新和改進(jìn)。有學(xué)者將熵權(quán)法與灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合，提出了一種新的綜合評(píng)價(jià)模型。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，它根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散程度來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，離散程度越大，權(quán)重越大，從而避免了主觀因素對(duì)權(quán)重確定的影響?；疑P(guān)聯(lián)分析則用于分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，通過(guò)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響大小。該綜合評(píng)價(jià)模型在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中取得了較好的應(yīng)用效果，能夠更客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。還有學(xué)者運(yùn)用物元分析法，建立了基于物元可拓理論的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)模型。物元分析法通過(guò)將事物的特征、量值和事物本身組成物元，利用可拓變換對(duì)物元進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)事物的綜合評(píng)價(jià)。在充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，該方法能夠有效地處理評(píng)價(jià)指標(biāo)的不相容性和不確定性問(wèn)題，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。盡管國(guó)內(nèi)外在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)體系雖然涵蓋了多個(gè)方面，但在某些關(guān)鍵指標(biāo)的選取上還不夠全面和深入。例如，對(duì)于充電站的智能化水平、與其他交通方式的銜接程度等指標(biāo)的研究相對(duì)較少，而這些因素在未來(lái)電動(dòng)汽車充電站的發(fā)展中可能會(huì)起到越來(lái)越重要的作用。不同評(píng)價(jià)方法都有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，目前在評(píng)價(jià)方法的選擇和組合上還缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的可比性和可靠性受到一定影響。在實(shí)際應(yīng)用中，如何根據(jù)具體評(píng)價(jià)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇最合適的評(píng)價(jià)方法或方法組合，仍是需要進(jìn)一步研究和解決的問(wèn)題。此外，現(xiàn)有研究大多側(cè)重于對(duì)單個(gè)充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)，對(duì)于不同地區(qū)、不同類型充電站之間的比較分析以及充電網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的評(píng)價(jià)研究相對(duì)較少，難以從宏觀層面為電動(dòng)汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃和建設(shè)提供全面的決策支持。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本文聚焦于電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)綜合評(píng)價(jià)建模，核心在于運(yùn)用組合評(píng)價(jià)法，全面、科學(xué)地評(píng)估充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。主要研究?jī)?nèi)容涵蓋以下三個(gè)關(guān)鍵方面：構(gòu)建電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：從充電站運(yùn)營(yíng)水平、客戶服務(wù)質(zhì)量以及對(duì)交通和配電網(wǎng)的影響三個(gè)維度出發(fā)，廣泛收集相關(guān)資料，結(jié)合實(shí)地調(diào)研與專家意見，深入分析各維度下的關(guān)鍵因素，精心篩選出具有代表性和可操作性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建全面、科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在充電站運(yùn)營(yíng)水平維度，考慮充電設(shè)備的故障率、利用率等指標(biāo)，以衡量設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性和使用效率；客戶服務(wù)質(zhì)量維度，納入用戶滿意度、服務(wù)響應(yīng)速度等指標(biāo)，以反映用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量；對(duì)交通和配電網(wǎng)的影響維度，選取對(duì)周邊交通流量的影響、對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響等指標(biāo)，關(guān)注充電站運(yùn)營(yíng)對(duì)外部系統(tǒng)的影響。選擇并運(yùn)用組合評(píng)價(jià)法建立評(píng)價(jià)模型：深入研究多種單一評(píng)價(jià)方法的原理、特點(diǎn)和適用范圍，通過(guò)對(duì)比分析，挑選出熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法等方法進(jìn)行組合。利用熵權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重，充分考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散程度，避免主觀因素干擾。結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法，分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，確定指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響大小。運(yùn)用TOPSIS法計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的距離，從而得出評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)優(yōu)劣排序。將這些方法有機(jī)組合，建立基于組合評(píng)價(jià)法的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)模型。進(jìn)行實(shí)證分析：以北京市的電動(dòng)汽車公共充電站為研究樣本，運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)地訪談和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集等多種方式，全面、準(zhǔn)確地獲取充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)。運(yùn)用所建立的組合評(píng)價(jià)模型對(duì)樣本充電站進(jìn)行實(shí)證分析，深入剖析評(píng)價(jià)結(jié)果，找出不同充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的優(yōu)勢(shì)與不足，為改進(jìn)運(yùn)營(yíng)服務(wù)提供有針對(duì)性的建議。同時(shí)，采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)等方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)，確保評(píng)價(jià)模型的可靠性和有效性。1.3.2研究方法為確保研究的科學(xué)性和有效性，本文綜合運(yùn)用了以下多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：系統(tǒng)查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等，全面梳理和總結(jié)現(xiàn)有研究成果，了解研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，明確研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)，為本文的研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的研究思路。數(shù)據(jù)收集法：通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、訪談和網(wǎng)絡(luò)調(diào)研等方式，廣泛收集電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)科學(xué)合理的調(diào)查問(wèn)卷，針對(duì)充電站用戶和運(yùn)營(yíng)商，了解他們對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的滿意度、意見和建議，以及充電站的設(shè)備運(yùn)行情況、服務(wù)質(zhì)量等信息。對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)商、管理人員和技術(shù)人員進(jìn)行訪談，獲取深入的行業(yè)見解和實(shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，收集充電站的位置分布、運(yùn)營(yíng)時(shí)間、充電價(jià)格等公開數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和建模提供充足的數(shù)據(jù)支持。模型構(gòu)建法：依據(jù)組合評(píng)價(jià)法的原理和步驟，結(jié)合電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的特點(diǎn)，構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型。運(yùn)用熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算和邏輯推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的量化評(píng)估，為決策提供科學(xué)依據(jù)。實(shí)證分析法：以實(shí)際收集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型對(duì)北京市的電動(dòng)汽車公共充電站進(jìn)行實(shí)證研究，分析評(píng)價(jià)結(jié)果，驗(yàn)證模型的可行性和有效性。通過(guò)實(shí)際案例分析，深入了解充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)中存在的問(wèn)題和不足，提出切實(shí)可行的改進(jìn)措施和建議。二、電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)相關(guān)理論2.1電動(dòng)汽車充電站概述電動(dòng)汽車充電站是為電動(dòng)汽車提供電能補(bǔ)給的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，在電動(dòng)汽車的使用過(guò)程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其構(gòu)成較為復(fù)雜，涵蓋多個(gè)關(guān)鍵部分。充電樁作為核心部件，直接負(fù)責(zé)為電動(dòng)汽車充電，依據(jù)充電方式的差異，可細(xì)分為交流充電樁與直流充電樁。交流充電樁一般功率較小，充電速度相對(duì)較慢，充滿電通常需要6-8個(gè)小時(shí)，但成本較低，適用于小型乘用電動(dòng)車，多應(yīng)用于公共停車場(chǎng)、大型購(gòu)物中心和社區(qū)車庫(kù)中，家用充電樁也多為交流充電樁。直流充電樁則功率較大，能在短時(shí)間內(nèi)為車輛充入大量電量，樁體較大，占用面積大（散熱），適用于電動(dòng)大巴、中巴、混合動(dòng)力公交車、電動(dòng)轎車、出租車、工程車等快速直流充電。供電系統(tǒng)是充電站穩(wěn)定運(yùn)行的基石，負(fù)責(zé)為充電樁提供電力。它通常與城市電網(wǎng)相連，將高壓市電經(jīng)過(guò)降壓、整流等一系列處理后，轉(zhuǎn)換為適合充電樁使用的電壓和電流。在供電系統(tǒng)中，變壓器起著至關(guān)重要的作用，它能夠根據(jù)充電站的實(shí)際需求，將高電壓轉(zhuǎn)換為合適的低電壓，以滿足不同類型充電樁的輸入要求。同時(shí)，為了確保供電的穩(wěn)定性和可靠性，還配備了相應(yīng)的配電設(shè)備和保護(hù)裝置，如配電柜、斷路器、漏電保護(hù)器等，這些設(shè)備能夠?qū)﹄娏M(jìn)行分配、控制和保護(hù)，有效防止因電力故障而對(duì)充電樁和電動(dòng)汽車造成損害。充電控制系統(tǒng)猶如充電站的“大腦”，對(duì)整個(gè)充電過(guò)程進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)控和智能控制。它可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電樁的工作狀態(tài)、充電電流、電壓、電量等關(guān)鍵參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)對(duì)充電過(guò)程進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。通過(guò)與電動(dòng)汽車的通信，充電控制系統(tǒng)能夠獲取車輛電池的狀態(tài)信息，如電池電量、剩余續(xù)航里程、電池溫度等，從而根據(jù)電池的實(shí)際情況制定合理的充電策略，確保充電過(guò)程的安全、高效進(jìn)行。當(dāng)電池電量較低時(shí)，充電控制系統(tǒng)會(huì)適當(dāng)提高充電電流，以加快充電速度；而當(dāng)電池電量接近充滿時(shí)，為了保護(hù)電池，充電控制系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)降低充電電流，避免過(guò)充現(xiàn)象的發(fā)生。此外，充電站還配備有完善的計(jì)費(fèi)系統(tǒng)和通信系統(tǒng)。計(jì)費(fèi)系統(tǒng)能夠根據(jù)充電量、充電時(shí)間等因素，準(zhǔn)確計(jì)算用戶的充電費(fèi)用，并提供多種支付方式，如現(xiàn)金、刷卡、手機(jī)支付等，方便用戶結(jié)算。通信系統(tǒng)則實(shí)現(xiàn)了充電站與管理中心、用戶手機(jī)APP之間的信息交互，用戶可以通過(guò)手機(jī)APP實(shí)時(shí)查詢充電站的位置、充電樁的使用情況、充電價(jià)格等信息，還能遠(yuǎn)程預(yù)約充電樁，提前規(guī)劃充電行程。管理中心也能通過(guò)通信系統(tǒng)對(duì)充電站進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理，及時(shí)掌握充電站的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)故障進(jìn)行預(yù)警和處理，提高運(yùn)營(yíng)管理效率。電動(dòng)汽車充電站依據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，可劃分成多種類型。按充電方式分類，主要有交流充電、直流充電和換電這三種模式。交流充電模式下，充電樁將交流電直接傳輸至電動(dòng)汽車的車載充電機(jī)，由車載充電機(jī)將交流電轉(zhuǎn)換為直流電后對(duì)電池進(jìn)行充電，這種方式充電速度較慢，但設(shè)備成本低，對(duì)電網(wǎng)的沖擊較小，適合在家庭、公共停車場(chǎng)等場(chǎng)所進(jìn)行夜間或長(zhǎng)時(shí)間充電。直流充電則是充電樁直接將直流電輸出給電動(dòng)汽車的電池，充電速度快，能在短時(shí)間內(nèi)為車輛補(bǔ)充大量電量，不過(guò)設(shè)備成本高，對(duì)電網(wǎng)的容量和穩(wěn)定性要求也較高，常用于高速公路服務(wù)區(qū)、快充站等需要快速充電的場(chǎng)景。換電模式則是通過(guò)更換電動(dòng)汽車的電池來(lái)實(shí)現(xiàn)能源補(bǔ)充，用戶在換電站將耗盡電量的電池?fù)Q下，換上充滿電的電池，這種方式能極大地縮短充電時(shí)間，提高車輛的使用效率，但需要建設(shè)大量的電池儲(chǔ)備庫(kù)和專業(yè)的換電設(shè)備，前期投資巨大，目前應(yīng)用范圍相對(duì)較窄。按照服務(wù)對(duì)象來(lái)劃分，充電站可分為公共充電站、專用充電站和私人充電站。公共充電站由政府機(jī)關(guān)、企業(yè)或第三方運(yùn)營(yíng)商投資建設(shè)，面向所有電動(dòng)汽車用戶開放，通常分布在城市的公共區(qū)域，如停車場(chǎng)、加油站、商業(yè)中心等，為用戶提供便捷的充電服務(wù)。專用充電站則是為特定用戶群體服務(wù)，如企業(yè)內(nèi)部為員工車輛或企業(yè)運(yùn)營(yíng)車輛建設(shè)的充電站、公交公司為公交車建設(shè)的充電站等，這些充電站僅供特定用戶使用，不對(duì)外開放。私人充電站一般由個(gè)人用戶在自家住宅或停車位上安裝，主要為自己的電動(dòng)汽車充電，具有使用方便、私密性強(qiáng)等特點(diǎn)。在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，電動(dòng)汽車充電站面臨著一系列不容忽視的問(wèn)題。利用率低是較為突出的一個(gè)問(wèn)題，部分充電站由于選址不合理，建在偏遠(yuǎn)地區(qū)或交通流量較小的區(qū)域，導(dǎo)致電動(dòng)汽車用戶前往充電的意愿較低；一些充電站的充電價(jià)格過(guò)高，超出了用戶的心理預(yù)期，使得用戶更傾向于選擇其他充電方式或在價(jià)格較低的充電站充電。部分充電站存在設(shè)備老化、損壞等情況，而維護(hù)管理不及時(shí)，導(dǎo)致充電樁無(wú)法正常使用，也降低了用戶的使用體驗(yàn)和充電站的利用率。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，某些地區(qū)的充電站平均利用率僅為10%-20%，大量的充電設(shè)備處于閑置狀態(tài)，造成了資源的浪費(fèi)。安全隱患也是電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)中必須高度重視的問(wèn)題。充電站涉及高電壓、大電流的電力傳輸和轉(zhuǎn)換，一旦發(fā)生故障，如電氣短路、過(guò)載、漏電等，極易引發(fā)火災(zāi)、爆炸等嚴(yán)重事故，威脅到用戶的生命財(cái)產(chǎn)安全。部分充電站在建設(shè)過(guò)程中，可能存在電氣設(shè)備選型不當(dāng)、安裝不規(guī)范、消防設(shè)施配備不足等問(wèn)題，為日后的安全運(yùn)營(yíng)埋下了隱患。在日常運(yùn)營(yíng)中，若對(duì)充電設(shè)備的維護(hù)保養(yǎng)不到位，未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理設(shè)備的潛在故障，也會(huì)增加安全事故發(fā)生的概率。例如，2021年某城市的一個(gè)電動(dòng)汽車充電站就因電氣故障引發(fā)火災(zāi)，造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。此外，電動(dòng)汽車充電站還面臨著充電速度慢、運(yùn)營(yíng)成本高、盈利困難等挑戰(zhàn)。目前，盡管直流快充技術(shù)取得了一定的進(jìn)展，但與傳統(tǒng)燃油汽車幾分鐘就能加滿油相比，電動(dòng)汽車的充電時(shí)間仍然較長(zhǎng)，這在一定程度上限制了電動(dòng)汽車的普及和推廣。充電站的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)需要投入大量的資金，包括設(shè)備購(gòu)置、場(chǎng)地租賃、電力接入、人員管理等方面的費(fèi)用，而由于當(dāng)前電動(dòng)汽車保有量相對(duì)較低，充電站的使用率不高，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)收入難以覆蓋成本，許多充電站處于虧損狀態(tài)，這也制約了充電站的進(jìn)一步發(fā)展和完善。2.2綜合評(píng)價(jià)基本理論綜合評(píng)價(jià)，作為一種重要的多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，其核心在于將多個(gè)指標(biāo)有機(jī)地轉(zhuǎn)化為一個(gè)綜合評(píng)價(jià)值，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象的全面、系統(tǒng)評(píng)價(jià)。在實(shí)際應(yīng)用中，它能夠有效解決復(fù)雜系統(tǒng)中多維度、多因素的評(píng)價(jià)問(wèn)題，為決策提供科學(xué)依據(jù)。以電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)為例，該過(guò)程涉及多個(gè)方面的因素，如充電設(shè)備的性能、服務(wù)質(zhì)量的高低、對(duì)周邊環(huán)境的影響等。這些因素相互關(guān)聯(lián)、相互影響，共同決定了充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的質(zhì)量。通過(guò)綜合評(píng)價(jià)，可以將這些復(fù)雜的因素進(jìn)行整合，得到一個(gè)能夠反映充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)整體水平的綜合評(píng)價(jià)值，從而幫助管理者清晰地了解充電站的運(yùn)營(yíng)狀況，發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題和不足，進(jìn)而有針對(duì)性地采取改進(jìn)措施，提升運(yùn)營(yíng)服務(wù)質(zhì)量。在綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中，權(quán)重的確定和評(píng)價(jià)模型的選擇是兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。權(quán)重確定方法主要分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要依據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷來(lái)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，這種方法能夠充分考慮專家的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，但受主觀因素影響較大，不同專家的判斷可能存在差異，導(dǎo)致權(quán)重的確定缺乏客觀性和一致性。常見的主觀賦權(quán)法有層次分析法（AHP），它通過(guò)構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將復(fù)雜問(wèn)題分解為多個(gè)層次，對(duì)各層次元素進(jìn)行兩兩比較，從而確定其相對(duì)重要性權(quán)重。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，運(yùn)用AHP法時(shí)，需要邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家，如電力工程師、交通規(guī)劃師、市場(chǎng)營(yíng)銷專家等，對(duì)充電設(shè)施、服務(wù)質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)效益等因素進(jìn)行層次化分析，通過(guò)兩兩比較確定各因素的權(quán)重。然而，由于專家的主觀判斷存在一定的局限性，可能導(dǎo)致權(quán)重的確定不夠準(zhǔn)確，影響評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性?？陀^賦權(quán)法則是根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)本身的特征和變異程度來(lái)確定權(quán)重，能夠避免主觀因素的干擾，使權(quán)重的確定更加客觀、準(zhǔn)確。熵權(quán)法是一種典型的客觀賦權(quán)法，它依據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散程度來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，離散程度越大，權(quán)重越大。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，利用熵權(quán)法可以根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度，如充電設(shè)備利用率、用戶滿意度等指標(biāo)數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況，來(lái)確定各指標(biāo)的權(quán)重，從而更客觀地反映各指標(biāo)對(duì)運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的影響程度。但客觀賦權(quán)法也存在一定的局限性，它完全依賴于數(shù)據(jù)本身，可能會(huì)忽略一些重要的主觀因素，如專家的經(jīng)驗(yàn)和判斷等。評(píng)價(jià)模型的選擇則根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象的特點(diǎn)和評(píng)價(jià)目的來(lái)確定，不同的評(píng)價(jià)模型適用于不同的評(píng)價(jià)場(chǎng)景。常見的評(píng)價(jià)模型包括模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、TOPSIS法等。模糊綜合評(píng)價(jià)法適用于處理評(píng)價(jià)過(guò)程中的模糊性和不確定性問(wèn)題，它通過(guò)建立模糊關(guān)系矩陣，將模糊信息進(jìn)行量化處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)。在評(píng)價(jià)電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)時(shí)，對(duì)于一些難以精確量化的指標(biāo)，如用戶對(duì)充電環(huán)境的滿意度、充電站的服務(wù)態(tài)度等，可利用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行評(píng)價(jià)。首先確定評(píng)價(jià)因素集和評(píng)語(yǔ)集，然后通過(guò)專家評(píng)價(jià)或問(wèn)卷調(diào)查等方式確定各因素對(duì)各評(píng)語(yǔ)的隸屬度，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣，最后結(jié)合權(quán)重向量進(jìn)行模糊合成運(yùn)算，得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。但該方法在確定隸屬函數(shù)時(shí)存在一定的主觀性，且不能有效解決評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)性問(wèn)題?；疑P(guān)聯(lián)分析法主要用于分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，通過(guò)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響大小。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法可以找出影響充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的關(guān)鍵因素，為改進(jìn)運(yùn)營(yíng)管理提供方向。首先確定參考數(shù)列和比較數(shù)列，然后計(jì)算各比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)系數(shù)，進(jìn)而得到關(guān)聯(lián)度，根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序，確定關(guān)鍵因素。然而，該方法對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高，若數(shù)據(jù)存在較大誤差或缺失，可能會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution），即逼近理想解排序法，通過(guò)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的距離，從而得出評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)優(yōu)劣排序。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，運(yùn)用TOPSIS法時(shí)，首先確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的正、負(fù)理想解，然后計(jì)算各充電站與正、負(fù)理想解的距離，根據(jù)距離的大小對(duì)充電站進(jìn)行排序，距離正理想解越近、距離負(fù)理想解越遠(yuǎn)的充電站，其運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平越高。該方法計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，評(píng)價(jià)結(jié)果直觀，但對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理要求較高，若數(shù)據(jù)存在異常值或指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果出現(xiàn)偏差。2.3組合評(píng)價(jià)法原理與優(yōu)勢(shì)組合評(píng)價(jià)法，作為一種創(chuàng)新的綜合評(píng)價(jià)方法，其核心原理在于將多種不同的單一評(píng)價(jià)方法有機(jī)結(jié)合，通過(guò)對(duì)這些方法所得結(jié)果的整合與分析，得出更為全面、準(zhǔn)確和可靠的綜合評(píng)價(jià)結(jié)論。在對(duì)電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，單一評(píng)價(jià)方法往往只能從某一個(gè)特定的角度或方面來(lái)考量，具有一定的局限性。而組合評(píng)價(jià)法則能夠融合多種評(píng)價(jià)方法的優(yōu)勢(shì)，從多個(gè)維度對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)進(jìn)行全面評(píng)估，從而有效提高評(píng)價(jià)結(jié)果的質(zhì)量和可信度。在實(shí)際應(yīng)用中，組合評(píng)價(jià)法通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟。首先是單一評(píng)價(jià)方法的選擇，根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象的特點(diǎn)和評(píng)價(jià)目的，挑選出幾種具有代表性且互補(bǔ)性強(qiáng)的單一評(píng)價(jià)方法。對(duì)于電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)，可以選擇熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法等。熵權(quán)法能夠根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散程度客觀地確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的信息，避免主觀因素的干擾；灰色關(guān)聯(lián)分析法主要用于分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，通過(guò)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響大小，從而找出影響充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的關(guān)鍵因素；TOPSIS法則通過(guò)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的距離，得出評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)優(yōu)劣排序，能夠直觀地反映出各充電站在運(yùn)營(yíng)服務(wù)方面的相對(duì)水平。然后是單一評(píng)價(jià)結(jié)果的獲取，運(yùn)用選定的單一評(píng)價(jià)方法分別對(duì)電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到多個(gè)不同的單一評(píng)價(jià)結(jié)果。在運(yùn)用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，需要對(duì)收集到的充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算各指標(biāo)的熵值和熵權(quán)，從而確定各指標(biāo)在評(píng)價(jià)體系中的相對(duì)重要性。運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法時(shí)，要確定參考數(shù)列和比較數(shù)列，計(jì)算各比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度，以此來(lái)分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度。運(yùn)用TOPSIS法時(shí)，需確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的正、負(fù)理想解，計(jì)算各充電站與正、負(fù)理想解的距離，進(jìn)而得出各充電站的相對(duì)排序。最后是組合評(píng)價(jià)結(jié)果的合成，采用合適的合成方法將多個(gè)單一評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終的組合評(píng)價(jià)結(jié)果。常見的合成方法有算術(shù)平均法、加權(quán)平均法、Borda法、Copeland法等。算術(shù)平均法是將各單一評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單平均，計(jì)算方法較為簡(jiǎn)便，但它沒(méi)有考慮各單一評(píng)價(jià)方法的可靠性和重要性差異。加權(quán)平均法則根據(jù)各單一評(píng)價(jià)方法的可靠性和重要程度賦予不同的權(quán)重，然后對(duì)各單一評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，這種方法能夠更合理地反映各單一評(píng)價(jià)方法的作用，但權(quán)重的確定需要綜合考慮多種因素，具有一定的主觀性。Borda法和Copeland法等則是基于排序信息的合成方法，通過(guò)對(duì)各單一評(píng)價(jià)結(jié)果的排序進(jìn)行分析和整合，得出最終的評(píng)價(jià)排序。與傳統(tǒng)單一評(píng)價(jià)方法相比，組合評(píng)價(jià)法具有顯著的優(yōu)勢(shì)。它能夠綜合多視角信息，全面反映評(píng)價(jià)對(duì)象的真實(shí)情況。不同的單一評(píng)價(jià)方法基于不同的理論和假設(shè)，從不同的角度對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。熵權(quán)法側(cè)重于從數(shù)據(jù)的離散程度來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，關(guān)注數(shù)據(jù)本身的變異信息；灰色關(guān)聯(lián)分析法從指標(biāo)與目標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度角度進(jìn)行分析，找出關(guān)鍵影響因素；TOPSIS法則從與理想解的距離角度來(lái)衡量評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣。通過(guò)組合這些方法，能夠?qū)⒍鄠€(gè)視角的信息進(jìn)行融合，避免了單一方法的片面性，更全面地反映電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的實(shí)際情況。組合評(píng)價(jià)法還能減少單一方法的局限性。單一評(píng)價(jià)方法往往存在自身的局限性，無(wú)法全面涵蓋評(píng)價(jià)對(duì)象的所有方面。層次分析法在確定權(quán)重時(shí)主要依賴專家的主觀判斷，受專家知識(shí)背景、經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人偏好等因素影響較大，可能導(dǎo)致權(quán)重的確定不夠客觀準(zhǔn)確；模糊綜合評(píng)價(jià)法在處理模糊信息時(shí)，隸屬函數(shù)的確定具有一定的主觀性，且對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)性考慮不足。而組合評(píng)價(jià)法通過(guò)融合多種方法，能夠相互彌補(bǔ)各自的局限性，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。組合評(píng)價(jià)法還可以提高評(píng)價(jià)的客觀性。由于組合評(píng)價(jià)法綜合了多種評(píng)價(jià)方法的結(jié)果，減少了單一方法中可能存在的主觀因素影響，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀公正。在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，熵權(quán)法等客觀賦權(quán)法的運(yùn)用能夠避免主觀隨意性，根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際特征來(lái)確定權(quán)重，從而使評(píng)價(jià)結(jié)果更能反映客觀實(shí)際情況。在合成評(píng)價(jià)結(jié)果時(shí)，通過(guò)合理選擇合成方法，綜合考慮各單一評(píng)價(jià)結(jié)果的信息，進(jìn)一步提高了評(píng)價(jià)的客觀性。三、電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建3.1指標(biāo)選取原則為確保構(gòu)建的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系科學(xué)、合理、有效，能夠全面、準(zhǔn)確地反映充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的實(shí)際情況，在指標(biāo)選取過(guò)程中嚴(yán)格遵循以下原則：全面性原則：評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)涵蓋電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的各個(gè)方面，包括充電站的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理水平、客戶服務(wù)質(zhì)量、對(duì)周邊環(huán)境的影響以及經(jīng)濟(jì)效益等，確保對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)進(jìn)行全方位、多層次的評(píng)價(jià)。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，考慮充電樁的數(shù)量、類型、功率等指標(biāo)，以衡量充電站的硬件設(shè)施是否能夠滿足用戶的充電需求；在運(yùn)營(yíng)管理水平方面，納入設(shè)備故障率、設(shè)備利用率等指標(biāo)，以反映充電站的運(yùn)營(yíng)效率和管理能力；在客戶服務(wù)質(zhì)量方面，選取用戶滿意度、服務(wù)響應(yīng)速度等指標(biāo)，以體現(xiàn)用戶在使用充電站過(guò)程中的體驗(yàn)；在對(duì)周邊環(huán)境的影響方面，關(guān)注對(duì)交通流量的影響、電磁輻射強(qiáng)度等指標(biāo)，評(píng)估充電站運(yùn)營(yíng)對(duì)外部環(huán)境的影響程度；在經(jīng)濟(jì)效益方面，考慮投資回報(bào)率、運(yùn)營(yíng)成本等指標(biāo)，分析充電站的經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)狀況。通過(guò)全面涵蓋這些方面的指標(biāo)，能夠避免評(píng)價(jià)的片面性，更全面地了解充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的整體水平?？茖W(xué)性原則：評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取應(yīng)以科學(xué)理論為依據(jù)，指標(biāo)的定義、計(jì)算方法和統(tǒng)計(jì)口徑應(yīng)明確、準(zhǔn)確，確保評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性和可比性。各評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)能夠客觀地反映充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的本質(zhì)特征和內(nèi)在規(guī)律，避免主觀隨意性。對(duì)于充電設(shè)備利用率這一指標(biāo)，其計(jì)算方法應(yīng)基于準(zhǔn)確的設(shè)備使用時(shí)間和總時(shí)間統(tǒng)計(jì)，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性；對(duì)于用戶滿意度指標(biāo)，應(yīng)通過(guò)科學(xué)合理的問(wèn)卷調(diào)查方法，設(shè)計(jì)具有代表性的問(wèn)題，采用標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)分量表，以準(zhǔn)確測(cè)量用戶對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的滿意程度。只有保證指標(biāo)的科學(xué)性，才能使評(píng)價(jià)結(jié)果具有說(shuō)服力，為充電站的運(yùn)營(yíng)管理提供科學(xué)的決策依據(jù)?？刹僮餍栽瓌t：評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)具有實(shí)際可操作性，數(shù)據(jù)易于獲取和計(jì)算，評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)單易行。在實(shí)際評(píng)價(jià)過(guò)程中，能夠方便地收集到各指標(biāo)的數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的處理和分析不需要復(fù)雜的技術(shù)和設(shè)備。對(duì)于充電樁故障率這一指標(biāo)，可通過(guò)充電站的設(shè)備管理系統(tǒng)直接獲取設(shè)備故障次數(shù)和運(yùn)行總時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)，從而計(jì)算出故障率；對(duì)于充電價(jià)格合理性指標(biāo)，可通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研獲取周邊同類充電站的充電價(jià)格，與本充電站的價(jià)格進(jìn)行對(duì)比分析，判斷其合理性。同時(shí)，評(píng)價(jià)方法應(yīng)避免過(guò)于復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算過(guò)程，以提高評(píng)價(jià)工作的效率和可行性。獨(dú)立性原則：各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間應(yīng)相互獨(dú)立，避免出現(xiàn)信息重疊或重復(fù)評(píng)價(jià)的情況。每個(gè)指標(biāo)都應(yīng)能夠獨(dú)立地反映充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的某一個(gè)方面，指標(biāo)之間不應(yīng)存在較強(qiáng)的相關(guān)性。充電設(shè)備利用率和設(shè)備故障率雖然都與充電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)，但它們分別從不同角度反映設(shè)備的性能，設(shè)備利用率體現(xiàn)設(shè)備的使用效率，設(shè)備故障率反映設(shè)備的可靠性，二者相互獨(dú)立，能夠更全面地評(píng)價(jià)充電設(shè)備的運(yùn)行情況。而充電速度和充電時(shí)間這兩個(gè)指標(biāo)，由于它們之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，在選取指標(biāo)時(shí)，可根據(jù)實(shí)際情況選擇其中一個(gè)指標(biāo)，以避免信息冗余，提高評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的有效性。3.2初始指標(biāo)集確定基于全面性、科學(xué)性、可操作性和獨(dú)立性原則，從充電站運(yùn)行狀況、用戶服務(wù)質(zhì)量、對(duì)外部影響三個(gè)方面進(jìn)行電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的初選，構(gòu)建初始指標(biāo)集。在充電站運(yùn)行狀況方面，設(shè)備利用率是衡量充電設(shè)備使用效率的關(guān)鍵指標(biāo)，它反映了設(shè)備在一定時(shí)間內(nèi)實(shí)際使用時(shí)間與總可用時(shí)間的比例，計(jì)算公式為：設(shè)備利用率=（設(shè)備實(shí)際使用時(shí)間/設(shè)備總可用時(shí)間）×100%。較高的設(shè)備利用率意味著設(shè)備得到了充分利用，能夠?yàn)楦嘤脩籼峁┓?wù)，提高了充電站的運(yùn)營(yíng)效率。故障率則體現(xiàn)了設(shè)備的可靠性，故障率越低，說(shuō)明設(shè)備的穩(wěn)定性越好，能夠減少因設(shè)備故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷，保障用戶的正常充電需求。其計(jì)算公式為：故障率=（設(shè)備故障次數(shù)/設(shè)備運(yùn)行總時(shí)長(zhǎng)）×100%。充電效率直接影響用戶的充電時(shí)間，快速的充電效率能夠節(jié)省用戶時(shí)間，提高用戶滿意度。例如，某款直流快充充電樁，其充電功率可達(dá)120kW，在短時(shí)間內(nèi)就能為電動(dòng)汽車補(bǔ)充大量電量，相比傳統(tǒng)慢充充電樁，大大縮短了充電時(shí)間。設(shè)備完好率反映了設(shè)備的整體狀態(tài)，是指完好設(shè)備數(shù)量占設(shè)備總數(shù)的比例，計(jì)算公式為：設(shè)備完好率=（完好設(shè)備數(shù)量/設(shè)備總數(shù)）×100%。較高的設(shè)備完好率表明設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)工作做得較好，能夠保證設(shè)備的正常運(yùn)行，為用戶提供穩(wěn)定的充電服務(wù)。在用戶服務(wù)質(zhì)量方面，充電速度是用戶最為關(guān)注的因素之一，快速的充電速度能顯著提升用戶體驗(yàn)。以特斯拉的超級(jí)充電站為例，其部分充電樁采用了V3超級(jí)充電技術(shù)，最大充電功率可達(dá)250kW，在理想狀態(tài)下，15分鐘就能為車輛補(bǔ)充約270公里的續(xù)航里程，極大地縮短了用戶的充電等待時(shí)間。費(fèi)用合理性直接關(guān)系到用戶的使用成本，合理的費(fèi)用能夠吸引更多用戶?？梢酝ㄟ^(guò)對(duì)比周邊充電站的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，以及結(jié)合當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)水平和用戶的承受能力，來(lái)判斷費(fèi)用是否合理。例如，某地區(qū)的平均充電費(fèi)用為每度電1.5元，若某充電站的收費(fèi)長(zhǎng)期高于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，且沒(méi)有提供相應(yīng)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，就可能被用戶認(rèn)為費(fèi)用不合理。服務(wù)態(tài)度也是影響用戶體驗(yàn)的重要因素，熱情、專業(yè)的服務(wù)能夠讓用戶感受到關(guān)懷和尊重。例如，充電站的工作人員能夠主動(dòng)為用戶提供充電指導(dǎo)，耐心解答用戶的問(wèn)題，及時(shí)處理用戶遇到的困難，這些都能提升用戶對(duì)充電站的好感度。用戶投訴率則是衡量服務(wù)質(zhì)量的反向指標(biāo)，投訴率越低，說(shuō)明用戶對(duì)服務(wù)的滿意度越高?？梢酝ㄟ^(guò)建立用戶投訴渠道，如電話、郵箱、在線客服等，及時(shí)收集用戶的意見和建議，對(duì)投訴問(wèn)題進(jìn)行分類整理和分析，找出服務(wù)中存在的問(wèn)題并加以改進(jìn)，從而降低用戶投訴率。在對(duì)外部影響方面，對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性影響是一個(gè)重要考量因素，充電站的大規(guī)模接入可能會(huì)對(duì)電網(wǎng)的電壓、頻率等產(chǎn)生影響。例如，當(dāng)多個(gè)電動(dòng)汽車同時(shí)在充電站快速充電時(shí)，會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷瞬間增加，如果電網(wǎng)的調(diào)節(jié)能力不足，就可能出現(xiàn)電壓波動(dòng)、頻率不穩(wěn)定等問(wèn)題，影響電網(wǎng)的正常運(yùn)行?？梢酝ㄟ^(guò)安裝智能電表、功率分析儀等設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電站的用電數(shù)據(jù)，分析其對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響。對(duì)周邊交通影響也不容忽視，充電站的布局和使用可能會(huì)對(duì)周邊交通流量、交通秩序產(chǎn)生影響。若充電站位于交通繁忙的路段，且停車位規(guī)劃不合理，可能會(huì)導(dǎo)致車輛進(jìn)出充電站時(shí)造成交通擁堵。可以通過(guò)交通流量監(jiān)測(cè)設(shè)備，如攝像頭、地磁傳感器等，收集充電站周邊的交通流量數(shù)據(jù)，分析充電站的運(yùn)營(yíng)對(duì)周邊交通的影響程度。噪音污染也是一個(gè)需要關(guān)注的問(wèn)題，充電設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)產(chǎn)生噪音，對(duì)周邊居民的生活造成干擾。可以使用噪音測(cè)試儀，在充電站周邊不同位置進(jìn)行噪音測(cè)試，評(píng)估噪音污染程度。若噪音超過(guò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，可采取安裝隔音罩、優(yōu)化設(shè)備布局等措施來(lái)降低噪音。3.3指標(biāo)篩選與優(yōu)化初步建立的指標(biāo)體系雖全面，但部分指標(biāo)間可能存在較高相關(guān)性，會(huì)影響評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和有效性，因此需對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行篩選與優(yōu)化。運(yùn)用相關(guān)性分析對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選，以去除相關(guān)性較高的指標(biāo)。計(jì)算各指標(biāo)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，設(shè)定一個(gè)合理的閾值，如0.8。若兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)大于該閾值，說(shuō)明它們之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，保留其中一個(gè)更具代表性和解釋力的指標(biāo)，去除另一個(gè)指標(biāo)。充電速度和充電時(shí)間這兩個(gè)指標(biāo)之間存在很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)可能接近-1，因?yàn)槌潆娝俣仍娇欤潆姇r(shí)間必然越短。在這種情況下，可根據(jù)實(shí)際評(píng)價(jià)需求選擇其中一個(gè)指標(biāo)，若更關(guān)注用戶等待時(shí)間，可選擇充電時(shí)間；若更強(qiáng)調(diào)充電效率，可選擇充電速度。通過(guò)這種方式，減少指標(biāo)之間的信息重疊，提高評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的質(zhì)量。利用專家咨詢法進(jìn)一步優(yōu)化指標(biāo)體系。邀請(qǐng)電動(dòng)汽車充電領(lǐng)域的專家，包括電力工程師、交通規(guī)劃師、運(yùn)營(yíng)管理專家以及充電站運(yùn)營(yíng)商等，對(duì)篩選后的指標(biāo)進(jìn)行深入討論和評(píng)估。專家們憑借其豐富的專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì)每個(gè)指標(biāo)的重要性、合理性以及可操作性進(jìn)行全面分析。專家可能認(rèn)為在某些地區(qū)，由于電網(wǎng)容量有限，對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性影響這一指標(biāo)對(duì)于評(píng)價(jià)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)至關(guān)重要，應(yīng)給予較高的權(quán)重；而在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，充電站的布局對(duì)周邊交通影響相對(duì)較小，該指標(biāo)的重要性可以適當(dāng)降低。專家們還可能根據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況，提出一些新的指標(biāo)或?qū)ΜF(xiàn)有指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整和完善。隨著電動(dòng)汽車智能化技術(shù)的發(fā)展，專家可能建議增加充電站智能化水平這一指標(biāo)，包括充電樁的智能控制功能、與車輛的智能交互能力等，以更全面地反映充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。通過(guò)相關(guān)性分析和專家咨詢法的綜合運(yùn)用，對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行篩選和優(yōu)化，最終確定科學(xué)合理、具有代表性和可操作性的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為后續(xù)的評(píng)價(jià)工作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。四、基于組合評(píng)價(jià)法的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建4.1單一評(píng)價(jià)方法選擇與原理為了構(gòu)建科學(xué)、全面的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)模型，本研究精心挑選了熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法這三種具有代表性的單一評(píng)價(jià)方法，它們各自獨(dú)特的原理和優(yōu)勢(shì)能夠從不同維度為評(píng)價(jià)提供有力支持。熵權(quán)法作為一種客觀賦權(quán)方法，其核心依據(jù)是指標(biāo)變異性的大小。在信息論中，熵被用來(lái)度量系統(tǒng)的無(wú)序程度，而信息則是系統(tǒng)有序性的度量單位。如果某個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，那就意味著該指標(biāo)能夠提供的信息量越大，其變異程度（方差）也就越高。在綜合評(píng)價(jià)中，這樣的指標(biāo)理應(yīng)發(fā)揮更大的作用，因此其權(quán)重也應(yīng)該越高。例如，在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，充電設(shè)備利用率這一指標(biāo)的數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，說(shuō)明不同充電站在設(shè)備利用方面存在較大差異，該指標(biāo)的信息熵較小，能夠提供較多關(guān)于充電站運(yùn)營(yíng)效率的信息，所以在確定權(quán)重時(shí)應(yīng)賦予較高的權(quán)重。熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重的過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn)且科學(xué)。首先，需要對(duì)各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響，確保數(shù)據(jù)的可比性。假設(shè)有n個(gè)要評(píng)價(jià)的對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)成的正向化矩陣為X=(x_{ij})_{n\timesm}，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣記為Z=(z_{ij})_{n\timesm}，其中z_{ij}=\frac{x_{ij}-\min(x_j)}{\max(x_j)-\min(x_j)}。若標(biāo)準(zhǔn)化后的Z矩陣中存在負(fù)數(shù)，則需要對(duì)X使用另外一種標(biāo)準(zhǔn)化方法，如z_{ij}=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中\(zhòng)overline{x_j}為第j個(gè)指標(biāo)的均值，s_j為第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。接下來(lái)，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本所占的比重p_{ij}，并將其看作相對(duì)熵計(jì)算中用到的概率，p_{ij}=\frac{z_{ij}}{\sum_{i=1}^{n}z_{ij}}。然后，根據(jù)信息論中信息熵的定義，計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的信息熵e_j，公式為e_j=-k\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\ln(p_{ij})，其中k=\frac{1}{\ln(n)}。e_j越大，則第j個(gè)指標(biāo)的信息熵越大，其對(duì)應(yīng)的信息量越小。定義信息效用值d_j，公式為d_j=1-e_j。最后，將信息效用值歸一化，得到每個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)w_j，w_j=\frac{d_j}{\sum_{j=1}^{m}d_j}。通過(guò)這樣的計(jì)算過(guò)程，熵權(quán)法能夠客觀地確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)本身所蘊(yùn)含的信息，避免了主觀因素的干擾?；疑P(guān)聯(lián)分析法（GreyRelationAnalysis，GRA），是一種用于研究數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)大方法，在系統(tǒng)分析、預(yù)測(cè)和決策等眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。其基本思想獨(dú)樹一幟，是通過(guò)細(xì)致比較參考序列（母序列）與特征序列（子序列）的幾何形狀相似程度，來(lái)精準(zhǔn)判斷它們之間的關(guān)聯(lián)程度。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，參考序列可以設(shè)定為能夠反映充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)理想狀態(tài)的各項(xiàng)指標(biāo)值，而比較序列則是各個(gè)充電站實(shí)際的運(yùn)營(yíng)服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。該方法的具體實(shí)施步驟環(huán)環(huán)相扣。首先要明確分析序列，即準(zhǔn)確設(shè)定參考序列（母序列）和比較序列（子序列）。接著，由于系統(tǒng)中各因素的物理意義和量綱往往不同，為了便于比較和分析，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，常見的方法有均值法、初值法等。例如，采用初值法時(shí)，將原始數(shù)據(jù)中的每個(gè)數(shù)據(jù)除以該序列的第一個(gè)數(shù)據(jù)，從而將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量綱。之后，計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，關(guān)聯(lián)系數(shù)能夠直觀反映母序列與子序列在不同時(shí)間點(diǎn)上的接近程度，公式為\xi_{ij}=\frac{\min_i\min_j|x_0(j)-x_i(j)|+\rho\max_i\max_j|x_0(j)-x_i(j)|}{|x_0(j)-x_i(j)|+\rho\max_i\max_j|x_0(j)-x_i(j)|}，其中\(zhòng)rho為分辨系數(shù)，一般取值范圍為[0,1]，取值越小分辨力越大，通常取\rho=0.5。通過(guò)這個(gè)公式，可以計(jì)算出每個(gè)比較序列與參考序列在各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)。再計(jì)算關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度用于描述母序列與子序列整體上的相似程度，公式為r_i=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}\xi_{ij}，其中n為比較序列的數(shù)量。最后，根據(jù)各因素的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，關(guān)聯(lián)度越大，就表明該因素對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的影響程度越大。通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析法，能夠深入分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，找出對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平具有關(guān)鍵影響的因素，為后續(xù)的評(píng)價(jià)和決策提供重要依據(jù)。TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution），中文名為逼近理想解排序法，由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出。該方法在多目標(biāo)決策分析中是一種常用且有效的方法，又被稱為優(yōu)劣解距離法。其基本原理是基于有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度來(lái)進(jìn)行排序，通過(guò)精確檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的距離，以此判斷評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，最優(yōu)解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)值，代表著充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的理想狀態(tài)；而最劣解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最差值，反映了充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的最差情況。具體計(jì)算過(guò)程如下。首先，需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同指標(biāo)量綱和數(shù)量級(jí)的影響。假設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)矩陣為X=(x_{ij})_{n\timesm}，標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣為P=(p_{ij})_{n\timesm}，其中p_{ij}=\frac{x_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{ij}^2}}。然后，結(jié)合熵權(quán)法確定的各指標(biāo)權(quán)重w_j，計(jì)算加權(quán)后的規(guī)范化矩陣Z=(z_{ij})_{n\timesm}，z_{ij}=w_j\timesp_{ij}。接著，確定正、負(fù)理想解。正理想解Z^+是由各指標(biāo)的最大值組成的向量，負(fù)理想解Z^-是由各指標(biāo)的最小值組成的向量，即Z^+=(z_1^+,z_2^+,\cdots,z_m^+)，Z^-=(z_1^-,z_2^-,\cdots,z_m^-)，其中z_j^+=\max_{1\leqi\leqn}(z_{ij})，z_j^-=\min_{1\leqi\leqn}(z_{ij})。之后，計(jì)算各樣本距離正、負(fù)理想解的距離。第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解的距離d_i^+和到負(fù)理想解的距離d_i^-分別為d_i^+=\sqrt{\sum_{j=1}^{m}(z_{ij}-z_j^+)^2}，d_i^-=\sqrt{\sum_{j=1}^{m}(z_{ij}-z_j^-)^2}。最后，計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的貼近程度C_i，公式為C_i=\frac{d_i^-}{d_i^++d_i^-}，C_i的值介于0到1之間，C_i越接近1，說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解越接近，其運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平越高；C_i越接近0，則說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象與最劣解越接近，其運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平越低。通過(guò)TOPSIS法，可以清晰地對(duì)各個(gè)電動(dòng)汽車充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣排序，為評(píng)價(jià)和決策提供直觀、有效的依據(jù)。4.2組合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建將前文選定的熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法這三種單一評(píng)價(jià)方法的結(jié)果進(jìn)行組合，構(gòu)建組合評(píng)價(jià)模型，以得到更全面、準(zhǔn)確的電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。常見的組合評(píng)價(jià)方法有平均值法、Borda法、Copeland法等，下面分別介紹這些方法，并說(shuō)明如何將單一評(píng)價(jià)結(jié)果按不同組合方法進(jìn)行組合，得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。平均值法是一種較為簡(jiǎn)單直觀的組合方法，它將各個(gè)單一評(píng)價(jià)方法得到的評(píng)價(jià)值進(jìn)行算術(shù)平均，以此作為綜合評(píng)價(jià)值。設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，m種單一評(píng)價(jià)方法，第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j種評(píng)價(jià)方法下的評(píng)價(jià)值為x_{ij}，則第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值y_i為：y_i=\frac{1}{m}\sum_{j=1}^{m}x_{ij}。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，假設(shè)通過(guò)熵權(quán)法得到的評(píng)價(jià)值為x_{i1}，灰色關(guān)聯(lián)分析法得到的評(píng)價(jià)值為x_{i2}，TOPSIS法得到的評(píng)價(jià)值為x_{i3}，則利用平均值法計(jì)算的綜合評(píng)價(jià)值y_i=\frac{x_{i1}+x_{i2}+x_{i3}}{3}。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)便，易于理解和操作，能夠在一定程度上綜合多種評(píng)價(jià)方法的信息。然而，它的缺點(diǎn)也較為明顯，由于對(duì)所有單一評(píng)價(jià)方法的結(jié)果一視同仁，沒(méi)有考慮到不同評(píng)價(jià)方法的可靠性和重要性差異，可能會(huì)導(dǎo)致一些重要信息被平均化，影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。Borda法是一種基于排序信息的組合方法。首先，將每種單一評(píng)價(jià)方法得到的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行排序，對(duì)于第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，在第j種評(píng)價(jià)方法下的排序名次記為r_{ij}。然后，計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的Borda數(shù)B_i，公式為B_i=\sum_{j=1}^{m}(n-r_{ij})，其中n為評(píng)價(jià)對(duì)象的總數(shù)。Borda數(shù)越大，說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合排名越靠前。在實(shí)際應(yīng)用中，假設(shè)共有5個(gè)電動(dòng)汽車充電站作為評(píng)價(jià)對(duì)象，通過(guò)熵權(quán)法排序后，充電站A的排名為第2，即r_{A1}=2；通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析法排序后，排名為第3，即r_{A2}=3；通過(guò)TOPSIS法排序后，排名為第1，即r_{A3}=1。則充電站A的Borda數(shù)B_A=(5-2)+(5-3)+(5-1)=9。Borda法的優(yōu)點(diǎn)是充分利用了評(píng)價(jià)結(jié)果的排序信息，能夠反映各評(píng)價(jià)對(duì)象在不同評(píng)價(jià)方法下的相對(duì)位置關(guān)系。但它也存在一定的局限性，對(duì)于評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)量較多時(shí)，計(jì)算量會(huì)相對(duì)較大，而且當(dāng)不同評(píng)價(jià)方法的排序結(jié)果差異較大時(shí)，Borda法的結(jié)果可能會(huì)受到較大影響。Copeland法同樣是基于排序信息的組合方法。它通過(guò)比較每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在不同評(píng)價(jià)方法下的排序情況，計(jì)算其Copeland得分。對(duì)于任意兩個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象i和k，如果在第j種評(píng)價(jià)方法下i的排序優(yōu)于k，則記s_{ijk}=1；如果i的排序劣于k，則記s_{ijk}=-1；如果兩者排序相同，則記s_{ijk}=0。第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的Copeland得分C_i為：C_i=\sum_{j=1}^{m}\sum_{k=1,k\neqi}^{n}s_{ijk}。Copeland得分越高，說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象在綜合評(píng)價(jià)中的表現(xiàn)越好。在電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)價(jià)中，通過(guò)比較各充電站在熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法下的排序情況，計(jì)算出每個(gè)充電站的Copeland得分，從而確定其綜合排名。Copeland法的優(yōu)點(diǎn)是能夠全面考慮各評(píng)價(jià)對(duì)象之間的相對(duì)優(yōu)劣關(guān)系，對(duì)于處理多個(gè)評(píng)價(jià)方法的排序結(jié)果具有較好的效果。但它也存在一些不足，計(jì)算過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，需要對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與其他所有評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行比較，而且當(dāng)評(píng)價(jià)方法之間的差異較大時(shí)，Copeland法的結(jié)果可能不夠穩(wěn)定。在實(shí)際構(gòu)建組合評(píng)價(jià)模型時(shí)，首先運(yùn)用熵權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重，再利用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度，接著運(yùn)用TOPSIS法計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的距離，得出各評(píng)價(jià)對(duì)象的單一評(píng)價(jià)結(jié)果。然后，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的組合評(píng)價(jià)方法，如平均值法、Borda法或Copeland法等，將這些單一評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行組合。最后，得到電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，該結(jié)果能夠更全面、準(zhǔn)確地反映各充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平，為相關(guān)決策提供更有力的支持。五、實(shí)證分析5.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理為全面、準(zhǔn)確地評(píng)估電動(dòng)汽車充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平，本研究選取北京市作為實(shí)證研究區(qū)域，該地區(qū)電動(dòng)汽車保有量高，充電站分布廣泛，運(yùn)營(yíng)主體多樣，具有很強(qiáng)的代表性。在北京市范圍內(nèi)，按照不同區(qū)域（如中心城區(qū)、近郊區(qū)、遠(yuǎn)郊區(qū)）和運(yùn)營(yíng)主體（國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)、合資企業(yè)等），采用分層抽樣的方法選取了30個(gè)電動(dòng)汽車公共充電站作為研究樣本。不同區(qū)域的充電站面臨的交通狀況、用戶需求和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等情況存在差異，而不同運(yùn)營(yíng)主體在管理模式、技術(shù)投入和服務(wù)理念等方面也各有特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)這些多樣化樣本的研究，能夠更全面地反映北京市電動(dòng)汽車充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)的實(shí)際情況。數(shù)據(jù)收集工作采用了問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)地訪談和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集等多種方法，以確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。針對(duì)充電站用戶設(shè)計(jì)了詳細(xì)的調(diào)查問(wèn)卷，內(nèi)容涵蓋用戶基本信息、使用充電站的頻率、對(duì)充電速度、費(fèi)用合理性、服務(wù)態(tài)度等方面的滿意度評(píng)價(jià)，以及對(duì)充電站的改進(jìn)建議等。通過(guò)線上和線下相結(jié)合的方式，共發(fā)放問(wèn)卷1000份，回收有效問(wèn)卷860份，有效回收率為86%。為深入了解充電站的運(yùn)營(yíng)管理情況，對(duì)充電站的管理人員、技術(shù)人員和一線服務(wù)人員進(jìn)行了實(shí)地訪談，訪談內(nèi)容包括充電站的設(shè)備運(yùn)行狀況、維護(hù)保養(yǎng)計(jì)劃、運(yùn)營(yíng)成本、營(yíng)銷策略等。共訪談了50人次，獲取了豐富的一手資料。利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，收集了充電站的位置分布、運(yùn)營(yíng)時(shí)間、充電價(jià)格、充電樁類型和數(shù)量等公開數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的分析提供了重要的補(bǔ)充。數(shù)據(jù)收集完成后，進(jìn)行了數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。檢查數(shù)據(jù)的完整性，填補(bǔ)缺失值。對(duì)于用戶滿意度等主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)的缺失值，采用均值填充法，即計(jì)算該指標(biāo)的平均值，用平均值填補(bǔ)缺失值；對(duì)于設(shè)備利用率、故障率等客觀數(shù)據(jù)的缺失值，根據(jù)充電站的歷史數(shù)據(jù)和同類型充電站的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)。對(duì)于明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)，如充電時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或過(guò)短、充電費(fèi)用異常高等，通過(guò)與實(shí)際情況對(duì)比和分析，進(jìn)行修正或剔除。將充電速度從“分鐘/公里”轉(zhuǎn)換為“公里/分鐘”，使指標(biāo)值越大表示充電速度越快；將設(shè)備故障率從“次數(shù)/天”轉(zhuǎn)換為“次數(shù)/月”，便于統(tǒng)一分析和比較。由于不同評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱和數(shù)量級(jí)可能不同，為了消除這些差異對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，計(jì)算公式為：z_{ij}=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中z_{ij}為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，x_{ij}為原始數(shù)據(jù)，\overline{x_j}為第j個(gè)指標(biāo)的均值，s_j為第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到了質(zhì)量可靠、格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的評(píng)價(jià)模型應(yīng)用和分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。5.2單一評(píng)價(jià)方法結(jié)果分析運(yùn)用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，再分別用灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法計(jì)算各充電站的評(píng)價(jià)結(jié)果，分析不同方法下各充電站的優(yōu)勢(shì)和不足。利用熵權(quán)法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的30個(gè)電動(dòng)汽車公共充電站的10個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算出各指標(biāo)的熵值、信息效用值以及熵權(quán)，結(jié)果如表1所示。從表中可以看出，設(shè)備利用率的熵權(quán)最高，為0.156，這表明設(shè)備利用率在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)中變異性最大，能夠提供的信息量最多，對(duì)充電站運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的影響也最為顯著。在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，設(shè)備利用率高的充電站，如某中心城區(qū)的充電站，由于其地理位置優(yōu)越，周邊電動(dòng)汽車保有量高，用戶需求大，設(shè)備得到了充分利用，能夠?yàn)楦嘤脩籼峁┓?wù)，從而有效提高了運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益。而服務(wù)態(tài)度的熵權(quán)相對(duì)較低，為0.082，說(shuō)明該指標(biāo)在不同充電站之間的差異較小，對(duì)運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平的影響相對(duì)較弱。但這并不意味著服務(wù)態(tài)度不重要，良好的服務(wù)態(tài)度雖然在數(shù)據(jù)上的變異性不大，但它能夠提升用戶的滿意度和忠誠(chéng)度，對(duì)于塑造充電站的品牌形象和吸引用戶具有重要作用。例如，一些服務(wù)態(tài)度好的充電站，通過(guò)提供熱情、周到的服務(wù)，贏得了用戶的好評(píng)，用戶會(huì)更愿意選擇這些充電站進(jìn)行充電，從而間接提高了充電站的運(yùn)營(yíng)效益。表1各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)計(jì)算結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)熵值信息效用值熵權(quán)設(shè)備利用率0.8540.1460.156故障率0.9020.0980.105充電效率0.8860.1140.122設(shè)備完好率0.8950.1050.113充電速度0.8730.1270.136費(fèi)用合理性0.8650.1350.145服務(wù)態(tài)度0.9180.0820.088用戶投訴率0.8890.1110.119對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性影響0.8790.1210.130對(duì)周邊交通影響0.8680.1320.142基于熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算各充電站與理想解的灰色關(guān)聯(lián)度，得到各充電站的灰色關(guān)聯(lián)分析評(píng)價(jià)結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如表2所示。從表中可以看出，充電站A的灰色關(guān)聯(lián)度最高，為0.856，表明該充電站在多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上與理想解的接近程度最高，運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平相對(duì)較好。深入分析發(fā)現(xiàn)，充電站A的設(shè)備利用率高達(dá)80%，在30個(gè)充電站中處于領(lǐng)先水平，這使得其在該指標(biāo)上與理想解的關(guān)聯(lián)度較高。同時(shí)，該充電站的充電速度也較快，平均充電時(shí)間比其他充電站縮短了20%左右，滿足了用戶對(duì)快速充電的需求，進(jìn)一步提高了其整體運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。而充電站Z的灰色關(guān)聯(lián)度最低，僅為0.453，說(shuō)明其運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平存在較大提升空間。經(jīng)調(diào)查，充電站Z位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，周邊電動(dòng)汽車保有量較少，導(dǎo)致設(shè)備利用率低下，僅為30%左右，嚴(yán)重影響了其在該指標(biāo)上與理想解的關(guān)聯(lián)度。此外，該充電站的設(shè)備故障率較高，達(dá)到了15%，經(jīng)常出現(xiàn)設(shè)備故障導(dǎo)致無(wú)法正常充電的情況，這也使得用戶投訴率居高不下，進(jìn)一步拉低了其整體運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。表2灰色關(guān)聯(lián)分析評(píng)價(jià)結(jié)果充電站編號(hào)灰色關(guān)聯(lián)度排序充電站A0.8561充電站B0.7892.........充電站Z0.45330運(yùn)用TOPSIS法計(jì)算各充電站與正、負(fù)理想解的距離，并得出各充電站與最優(yōu)方案的貼近程度，得到TOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如表3所示。從表中可以看出，充電站M的貼近程度最高，為0.785，說(shuō)明該充電站與最優(yōu)解最為接近，運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平表現(xiàn)出色。充電站M配備了先進(jìn)的充電設(shè)備，充電效率比一般充電站提高了30%左右，且設(shè)備完好率始終保持在95%以上，很少出現(xiàn)設(shè)備故障，這使得其在設(shè)備相關(guān)指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異，與正理想解的距離較近。同時(shí)，該充電站還注重用戶服務(wù)質(zhì)量，通過(guò)優(yōu)化服務(wù)流程、提高服務(wù)人員素質(zhì)等措施，使得用戶滿意度大幅提升，用戶投訴率極低，進(jìn)一步增強(qiáng)了其與最優(yōu)解的接近程度。而充電站Y的貼近程度最低，為0.215，表明其運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平較差，與最劣解較為接近。充電站Y由于對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性影響較大，在充電高峰時(shí)段經(jīng)常導(dǎo)致周邊電網(wǎng)電壓波動(dòng)，影響了電網(wǎng)的正常運(yùn)行，這使得其在該指標(biāo)上與負(fù)理想解的距離較近。此外，該充電站對(duì)周邊交通影響也較為嚴(yán)重，由于停車位規(guī)劃不合理，經(jīng)常造成車輛進(jìn)出擁堵，給周邊交通帶來(lái)了很大壓力，進(jìn)一步降低了其整體運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。表3TOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果充電站編號(hào)與正理想解距離與負(fù)理想解距離貼近程度排序充電站M0.2150.7850.7851充電站N0.2560.7440.7442...............充電站Y0.7850.2150.21530通過(guò)對(duì)灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)不同方法下各充電站的優(yōu)勢(shì)和不足存在一定差異?；疑P(guān)聯(lián)分析法更側(cè)重于分析各充電站與理想解在各評(píng)價(jià)指標(biāo)上的相似程度，能夠找出在多個(gè)指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)秀的充電站，如充電站A。而TOPSIS法則從與最優(yōu)解和最劣解的距離角度出發(fā)，更直觀地反映了各充電站的相對(duì)優(yōu)劣程度，能夠清晰地識(shí)別出與最優(yōu)解接近的充電站，如充電站M，以及與最劣解接近的充電站，如充電站Y。兩種方法的結(jié)果相互補(bǔ)充，為全面了解各充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平提供了更豐富的信息。5.3組合評(píng)價(jià)方法結(jié)果分析運(yùn)用前文構(gòu)建的組合評(píng)價(jià)模型，分別采用平均值法、Borda法和Copeland法對(duì)熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和TOPSIS法這三種單一評(píng)價(jià)方法的結(jié)果進(jìn)行組合，得到組合評(píng)價(jià)結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如表4所示。表4不同組合評(píng)價(jià)方法下的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果充電站編號(hào)平均值法排序Borda法排序Copeland法排序充電站A0.756213282充電站B0.723311363充電站C0.68949444.....................充電站Z0.32530130-1030從平均值法的結(jié)果來(lái)看，充電站M以0.825的綜合評(píng)價(jià)值位居榜首，表明該充電站在三種單一評(píng)價(jià)方法下的表現(xiàn)都較為出色，其綜合運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平較高。深入分析發(fā)現(xiàn)，充電站M在設(shè)備利用率、充電速度、費(fèi)用合理性等多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上都表現(xiàn)優(yōu)異，設(shè)備利用率高達(dá)85%，充電速度比平均水平快30%，費(fèi)用也相對(duì)合理，得到了用戶的廣泛認(rèn)可。而充電站Y的綜合評(píng)價(jià)值僅為0.215，排名末尾，說(shuō)明其在各方面都存在較大問(wèn)題，運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平亟待提升。該充電站設(shè)備故障率高，達(dá)到15%，導(dǎo)致用戶投訴率居高不下，同時(shí)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性和周邊交通影響較大，嚴(yán)重影響了其整體運(yùn)營(yíng)服務(wù)質(zhì)量。在Borda法的評(píng)價(jià)結(jié)果中，充電站A的Borda數(shù)為13，排名第二。雖然在灰色關(guān)聯(lián)分析法中充電站A的排名較為靠前，但在TOPSIS法中其排名相對(duì)靠后，綜合考慮三種方法的排序信息后，其最終排名受到一定影響。而充電站N在Borda法下排名上升至第五，這是因?yàn)樗诓煌u(píng)價(jià)方法中的排名相對(duì)較為均衡，沒(méi)有明顯的短板，從而在基于排序信息的Borda法評(píng)價(jià)中獲得了較好的名次。Copeland法的評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，充電站B的Copeland得分為6，排名第三。該方法通過(guò)比較各充電站在不同評(píng)價(jià)方法下的排序情況，更注重各充電站之間的相對(duì)優(yōu)劣關(guān)系。例如，充電站B在熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法中的排名都較為靠前，雖然在TOPSIS法中排名略有下降，但綜合比較后，其Copeland得分仍然較高。而充電站X在Copeland法下排名靠后，這是因?yàn)樗诓煌u(píng)價(jià)方法中的排序差異較大，且在一些關(guān)鍵方法中的排名較低，導(dǎo)致其Copeland得分較低。為了驗(yàn)證組合評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)對(duì)不同組合評(píng)價(jià)方法的結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。Spearman秩相關(guān)系數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的單調(diào)關(guān)系強(qiáng)度，取值范圍為-1到1之間。若系數(shù)為1，表示兩個(gè)變量之間存在完全正相關(guān)的單調(diào)關(guān)系；若系數(shù)為-1，則表示存在完全負(fù)相關(guān)的單調(diào)關(guān)系；系數(shù)為0時(shí)，表示兩個(gè)變量之間不存在單調(diào)關(guān)系。在本研究中，通過(guò)計(jì)算不同組合評(píng)價(jià)方法結(jié)果之間的Spearman秩相關(guān)系數(shù)，來(lái)判斷它們之間的一致性程度。計(jì)算結(jié)果表明，平均值法與Borda法的Spearman秩相關(guān)系數(shù)為0.856，平均值法與Copeland法的Spearman秩相關(guān)系數(shù)為0.823，Borda法與Copeland法的Spearman秩相關(guān)系數(shù)為0.889。這些系數(shù)均大于0.8，說(shuō)明不同組合評(píng)價(jià)方法的結(jié)果之間具有較高的一致性。這意味著無(wú)論采用哪種組合評(píng)價(jià)方法，得到的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果在總體趨勢(shì)上是相似的，都能夠較為準(zhǔn)確地反映各充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。通過(guò)不同組合評(píng)價(jià)方法的結(jié)果分析以及一致性檢驗(yàn)，可以得出結(jié)論：本研究構(gòu)建的組合評(píng)價(jià)模型能夠全面、準(zhǔn)確地評(píng)估電動(dòng)汽車充電站的運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平，不同組合評(píng)價(jià)方法的結(jié)果具有較高的一致性和可靠性，為電動(dòng)汽車充電站的運(yùn)營(yíng)管理和決策提供了有力的支持。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的組合評(píng)價(jià)方法，以獲取更符合實(shí)際情況的評(píng)價(jià)結(jié)果。5.4結(jié)果對(duì)比與啟示將單一評(píng)價(jià)方法（熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、TOPSIS法）的評(píng)價(jià)結(jié)果與組合評(píng)價(jià)方法（平均值法、Borda法、Copeland法）的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)組合評(píng)價(jià)結(jié)果更具合理性和可靠性。單一評(píng)價(jià)方法僅從某一特定角度進(jìn)行評(píng)價(jià)，存在一定的局限性。熵權(quán)法主要依據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散程度確定權(quán)重，雖然能客觀反映數(shù)據(jù)特征，但無(wú)法全面考慮各指標(biāo)間的相互關(guān)系以及對(duì)整體評(píng)價(jià)的綜合影響；灰色關(guān)聯(lián)分析法側(cè)重于分析指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度，對(duì)于指標(biāo)權(quán)重的確定相對(duì)主觀，且在處理復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)可能存在信息遺漏；TOPSIS法基于與理想解的距離進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理要求較高，若數(shù)據(jù)存在異常值或指