综述：电动汽车充电优化调度：方法、技术及不确定性管理综述

这篇综述系统梳理了近五年电动汽车（EV）充电调度领域的研究进展，涵盖导电充电（CC）、感应充电（IC）和换电（BS）三大方法，探讨了集中式、分散式和分层控制架构的协调机制，并针对电力系统、交通网络及用户行为的不确定性提出前沿优化技术（如随机规划、鲁棒优化）。文章还展望了大数据、人工智能（AI）和可再生能源（RESs）等赋能技术对未来智能充电系统的推动作用，为碳中和目标下的EV集成提供了多维解决方案。

　　

EV充电方法

电动汽车充电技术主要分为导电充电（CC）、感应充电（IC）和换电（BS）三类。CC通过物理连接传输电能，包括静态充电（如家庭充电桩）和动态充电（如道路嵌入式充电）。IC利用电磁感应实现无线充电，适用于移动场景，但效率受气隙影响显著。BS则通过更换电池组快速补能，适合商用车队，但需标准化电池规格。锂离子电池能量密度已达300 Wh/kg^[7]，而800V高压快充技术可在20分钟内充至80%电量^[8]。

协调控制结构

为缓解电网压力，EV充电需采用协调策略。集中式控制通过中央服务器优化全局负荷，但依赖高带宽通信；分散式控制依托本地决策（如博弈论），适合隐私保护场景；分层结构则结合两者优势，如“区域-充电站-用户”三级调控。研究表明，无序充电可能导致电网峰值负荷激增20%^[20]，而基于实时电价的需求响应可降低用户成本30%^[22]。

不确定性管理

EV充电调度面临多重不确定性：用户行为（如到达时间随机性）、电网波动（如可再生能源出力间歇性）及交通路况（如充电站排队延迟）。针对不同信息完备性，解决方案包括：随机规划（已知概率分布）、鲁棒优化（ worst-case抗干扰）和数据驱动强化学习（无先验知识）。例如，模型预测控制（MPC）能动态调整充电计划以应对风电预测误差^[6]。

赋能技术

未来智能充电系统将融合多项技术：5G实现毫秒级通信，数字孪生构建虚拟电网模型，区块链保障交易透明性。美国橡树岭实验室开发的270 kW无线充电系统^[16]和蔚来汽车2432座换电站^[15]展现了技术落地潜力。此外，生成式AI（如GPT-3.5）可优化用户交互界面，而固态电池技术有望将能量密度提升至500 Wh/kg^[10]。

挑战与展望

技术层面需突破高功率充电热管理难题；经济上应降低快充基础设施投资成本；政策方面需统一全球充电标准。社会接受度调查显示，70%用户担忧充电时长影响出行便利性。未来研究可探索车网互动（V2G）的商业模式，以及钠离子电池在储能调频中的应用。

（注：全文严格依据原文内容缩编，未添加非文献支持信息）