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《TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW》：Carbon sinks under carbon trading system: Timing of plant tissue culture technique sharing and optimal mode selection for a manufacturer

电动汽车充电优化与移动充电车调度研究，提出整合固定充电站与移动充电车的混合整数规划模型，设计双层自适应大邻域搜索算法解决时空约束问题，通过南京实际数据验证，发现协调运营可减少充电距离20%以上，提出电池容量与充电站分布优化策略。

　　随着电动汽车（EV）的普及，充电基础设施的重要性日益凸显。传统的固定充电站（FCs）虽然在一定程度上满足了用户的需求，但其在空间和时间上的分布不均，导致了充电服务的不均衡，一些站点出现拥堵，而另一些则闲置。此外，FCs的固定位置限制了其对突发或特殊充电需求的响应能力，如车辆在行驶途中电量耗尽或需要紧急上门充电服务。为了解决这些问题，移动充电车（MCs）作为一种灵活的充电解决方案，逐渐受到关注。MCs可以在任何地点为用户提供充电服务，不仅提升了充电设施的可及性，也增强了整体充电系统的适应性和可靠性。

然而，MCs的引入也带来了新的挑战。例如，MCs自身的电池容量有限，需要在服务不同车辆之间进行充电。这使得在规划MCs的运行路径和充电时间时，必须综合考虑其能量补给需求。同时，MCs与FCs之间的协调问题也变得复杂，因为它们需要共同承担充电任务，而FCs的容量有限，不能无限扩展。因此，如何在保证充电效率的同时，优化MCs的调度和FCs的使用，成为研究的关键。

本研究提出了一种综合决策框架，通过混合整数规划模型（MIP）来整合FCs和MCs的运行策略。该模型不仅考虑了EV充电请求的时间约束，还纳入了FCs的容量限制以及MCs在服务不同车辆之间的能量补给需求。通过这一模型，可以同时确定EV充电请求的分配、FC的充电计划以及MC的运行路径和充电安排，从而实现对充电系统的全面优化。此外，为了处理大规模的优化问题，研究设计了一种双层自适应大邻域搜索算法（TL-ALNS），该算法结合了问题特制的移除和插入操作，提高了求解效率和质量。

在实际应用中，该模型和算法通过基于真实充电数据构建的实例进行了验证。实验结果表明，TL-ALNS算法在处理大规模问题时，相较于传统的Gurobi求解器和标准的ALNS算法，能够提供更优的解决方案。同时，实验还揭示了MCs与FCs协同工作的优势，例如减少了EV的充电距离，降低了FCs的负荷压力。这些发现不仅对优化充电系统的运行具有实际意义，也为相关领域的管理决策提供了有价值的参考。

从管理角度出发，研究还探讨了MCs电池容量和FCs地理分布对充电系统效率的影响。例如，MCs的电池容量决定了其能够服务的车辆数量和范围，而FCs的地理分布则影响了充电请求的分配和调度。因此，在实际部署中，需要根据具体情况进行优化，以确保充电系统的高效运行。此外，研究还建议，未来可以进一步探索MCs与智能电网的协同工作，以及如何通过数据分析和人工智能技术提升充电服务的智能化水平。

本研究的结构如下。首先，回顾了相关文献，介绍了EV充电问题的研究现状和主要挑战。接着，详细描述了所研究的优化问题，包括FCs和MCs的运行特点以及充电需求的分布情况。随后，介绍了TL-ALNS算法的设计和实现过程，包括其构造方式和操作策略。然后，通过数值实验验证了该模型和算法的有效性，并对实验结果进行了分析。最后，总结了研究的主要发现，并提出了未来的研究方向。

在优化模型的构建过程中，研究首先定义了问题的基本要素。例如，EV充电请求是随机发生的，每个请求都有特定的时间窗口和充电需求。FCs作为固定的充电站点，具有一定的容量限制，而MCs则具有移动性，可以在不同的地点为车辆提供充电服务。此外，MCs在服务不同车辆之间需要进行充电，这使得其运行路径和充电计划必须与其他车辆的充电需求相协调。因此，模型需要同时考虑这些因素，以确保充电系统的整体效率和可靠性。

在算法设计方面，TL-ALNS算法是一种基于启发式的优化方法，适用于处理复杂的组合优化问题。该算法首先生成一个初始解，然后通过移除和插入操作不断改进解的质量。移除操作是指从当前解中移除部分车辆的充电请求，而插入操作是指将这些请求重新分配到其他可行的充电站点或MCs的路径中。通过这种机制，算法能够在较短时间内找到高质量的解。此外，TL-ALNS算法还引入了双层结构，即在第一层中处理充电请求的分配，而在第二层中处理充电计划的同步问题。这种分层结构使得算法能够更有效地处理大规模的优化问题，提高求解效率。

在数值实验中，研究使用了来自中国南京的真实充电数据构建实例，以验证模型和算法的有效性。实验结果表明，TL-ALNS算法在处理大规模问题时，相较于Gurobi求解器和标准的ALNS算法，能够提供更优的解决方案。此外，实验还揭示了MCs与FCs协同工作的优势，例如减少了EV的充电距离，降低了FCs的负荷压力。这些发现不仅对优化充电系统的运行具有实际意义，也为相关领域的管理决策提供了有价值的参考。

从管理角度来看，研究还探讨了MCs电池容量和FCs地理分布对充电系统效率的影响。例如，MCs的电池容量决定了其能够服务的车辆数量和范围，而FCs的地理分布则影响了充电请求的分配和调度。因此，在实际部署中，需要根据具体情况进行优化，以确保充电系统的高效运行。此外，研究还建议，未来可以进一步探索MCs与智能电网的协同工作，以及如何通过数据分析和人工智能技术提升充电服务的智能化水平。

总体而言，本研究通过建立混合整数规划模型和设计双层自适应大邻域搜索算法，为解决EV充电问题提供了新的思路和方法。研究结果表明，MCs和FCs的协同工作能够显著提高充电系统的效率和可靠性，同时降低对FCs的依赖。这些发现不仅对优化充电系统的运行具有实际意义，也为相关领域的管理决策提供了有价值的参考。未来的研究可以进一步探索如何在不同场景下优化MCs和FCs的协同工作，以及如何通过技术创新提升充电服务的智能化水平。