面向电网源荷均衡的规模化电动重卡充换电协同调度OA

电动重卡的规模化应用与光储充换一体站的兴起,为交通运输业的绿色转型带来了新的机遇。然而充换电协同机制缺失带来的低效率、对动态交通拥堵的识别能力不足以及分布式光伏资源利用率低下等问题,共同制约了电动重卡网络整体运行效益。因此,该文提出一种融合了光伏-交通流预测与预期拥堵量化的自适应充换电与调度策略。该策略针对站内决策和站间调度的问题首先设计了充换一体化决策模型,允许车辆自主选择最优补能策略;其次,引入动态超图对多车交互意图进行建模,通过聚合群体意图生成预计拥堵度;最终结合启发式算法将充电负荷引导至高光伏功率的站点,实现网络层面的时空均衡。该文在包含中长途干线和城区路段的混合场景下进行了仿真,仿真结果表明,该文策略在个体与站群层面均表现出显著优势:在拥堵和高负荷等复杂场景下,可使重卡的综合成本相较于传统最短路径引导策略降低20.1%,并通过时空负荷重构将边缘站点的光伏消纳率提升了12.7%,证明了该策略能够有效缓解大规模电动重卡移动负荷与分布式光伏资源的时空错配矛盾,实现了交通-能源耦合网络中个体经济性与系统绿色运行效益的协同提升。