文章提出充电站选址定容多目标规划模型，以运营商收益最大化和用户充电附加成本最小化为目标。创新性引入道路耗时指数量化交通拥堵对用户成本的影响，并将充电站容量配置细化为快慢充桩组合优化问题。采用改进NSGA-II算法求解：通过逻辑斯蒂映射实现混沌初始化增强种群遍历性，结合算术交叉算子提升解集分布均匀性。北京海淀区案例表明：相较未考虑路况的方案，用户道路时间损失成本降低11.4%，总充电附加成本降低7.6%；改进NSGA-II算法较传统算法收敛速度提升24.43%-41.45%，解集分布均匀性指标SP降低8.1%。
电动汽车充电设施供需失衡（车桩比3.05:1）制约行业发展，现有充电站规划研究存在显著局限：忽略交通拥堵对用户成本的影响，且容量配置未区分快慢充桩特性。本文提出融合道路耗时指数的多目标优化模型，同步优化充电站选址、快慢充桩配比，并设计改进NSGA-II算法解决传统方法收敛慢、解集分布不均问题。
建立运营商收益最大化与用户成本最小化联合模型：
\[ \begin{cases} \min f_1 = C_1 - I \\ \min f_2 = C_{time1} + C_{time2} + C_{loss} \end{cases} \]
其中运营商年收益 \( I \) 取决于充电量价差，用户成本包含：
将充电站容量分解为快充桩（\( N_{fast,j} \)）与慢充桩（\( N_{slow,j} \)）数量决策：
\[ C_{cp,j} = C_{fast}N_{fast,j} + C_{slow}N_{slow,j} \]
设置配置上下限约束（快充10-35台/站，慢充同），实现需求适配的精细化配置。
定义 \( \lambda_t \) 为实际通行时间与畅通时段的比值，建立拥堵等级与车速的定量关系：
\[ C_{time1} = T_{year} \cdot k \cdot \frac{\sum \lambda_t \alpha NUM_i d_{ij}}{v_0} \]
当 \( \lambda_t = 1.8 \)（中度拥堵）时，用户时间成本达畅通状况的1.8倍。
采用逻辑斯蒂映射提升种群空间遍历性：
\[ X_{k+1} = \tau X_k (1 - X_k) \]
设定混沌控制参数 \( \tau = 4 \)，使初始解均匀分布于决策空间，增强全局搜索能力。
替代传统模拟二进制交叉（SBX），避免早熟收敛：
\[ \begin{cases} X_A^{t+1} = mX_A' + nX_B' \\ X_B^{t+1} = nX_A' + mX_B' \end{cases} \]
其中 \( m + n = 1 \)，\( m,n \in [0,1] \) 为随机数，有效维持种群多样性。