一种双层联合调度模型，用于在节假日高峰需求期间，对高速公路网络中为电动汽车提供服务的移动充电机器人的充电和配送进行调度

《Renewable Energy》：A bi-level joint scheduling model for charging and delivery of mobile charging robots serving for electric vehicles on highway networks under peak demand during holidays

针对电动汽车在节假日高峰期充电需求与电网负荷矛盾问题，本研究提出移动充电机器人（MCRs）的联合调度模型，通过双层优化实现绿色电力消费最大化与成本最小化，并以北京高速公路网络为案例验证模型有效性。

　　随着电动汽车（EVs）的普及，充电服务成为支持其大规模发展和实现双碳目标的关键环节。尤其是在节假日等特殊时段，由于车辆数量激增，充电需求显著上升，传统的固定充电站难以满足快速变化的用电需求，从而给电网带来了巨大的压力。在此背景下，移动充电机器人（MCRs）作为一种新兴技术，被广泛认为是解决充电瓶颈、提高充电服务灵活性的重要手段。MCRs不仅能够灵活地在不同地点为电动汽车提供充电服务，还具备储能功能，能够参与电网的辅助服务，如调峰、调频和负荷均衡，从而在提升电网运行效率的同时，推动绿色能源的使用。

本文提出了一种针对节假日高速公路网络高峰充电需求的双层联合调度模型，该模型融合了充电与配送（C&D）功能，旨在为MCRs的灵活调度提供理论支持和实践指导。该模型的构建基于一个涵盖电网侧、机器人侧和服务区侧的综合框架，涵盖了MCRs在充电和配送任务中的多方面应用。通过该框架，MCRs不仅能够满足电动汽车的充电需求，还能在高峰时段有效缓解电网的负荷压力，提高整体系统的运行效率和可持续性。

模型的上层目标是优化绿色电力的使用，而下层目标则是最小化调度成本。这一双层结构能够系统地协调MCRs在不同场景下的运行策略，使其既能满足用户的充电需求，又能实现电网的高效运行。模型的构建过程充分考虑了节假日期间车辆流量的波动性和电网负荷的不均衡性，通过合理的调度安排，实现了绿色电力的高效利用，同时降低了运营成本。此外，该模型还考虑了MCRs在复杂环境下的路径规划、能量存储策略和任务分配问题，为MCRs的广泛应用提供了理论依据和技术支持。

为了验证模型的有效性，本文以中国北京地区为案例进行研究。北京作为中国的首都，其高速公路网络在节假日期间的车辆流量尤为显著，电动汽车的占比也在不断提高。因此，北京地区成为研究MCRs在高峰充电需求下应用的理想场所。通过实际数据的分析，模型在多个方面表现出良好的适应性和优化效果，包括MCRs的数量、高峰与低谷时段的电价差异、最大车辆负载能力和服务区的充电需求。这些研究结果表明，该模型不仅具有实际应用价值，还具备重要的理论意义，能够为MCRs在电动汽车和电网辅助服务市场中的发展提供科学依据。

在路径规划方面，MCRs的高效运行依赖于合理的路径选择。现有的研究主要集中在如何通过多学科交叉的方法优化路径规划，以实现任务点的最大覆盖和调度时间的最小化。例如，一些学者提出了基于能量补偿和障碍向量化的完整覆盖路径规划算法，旨在提高MCRs在复杂环境下的运行效率。另一些研究则设计了改进的K-Means聚类算法，用于分类多机器人任务区域，以提高任务分配的效率。此外，还有研究优化了MCRs的路径规划和能量驱动方法，使其能够在各种环境下灵活运行。这些研究不仅为MCRs的路径规划提供了理论支持，也为实际应用提供了可行的解决方案。

在能量存储策略方面，MCRs的储能功能使其能够成为分布式储能设备，参与电网的辅助服务。这一功能对于缓解电网在高峰时段的负荷压力具有重要意义。现有的研究主要集中在如何通过智能算法优化MCRs的能量存储策略，以实现电网的调峰、调频和负荷均衡。例如，一些学者提出了基于时间电价的有序充放电优化调度策略，以提高储能系统的经济性和灵活性。另一些研究则基于智能强化学习算法，提出了适用于光伏-储能充电站的储能系统最优运行方法，以提高系统的整体效率。此外，还有研究提出了基于移动充电机器人集群的新型充电方案，以提高电动汽车的充电效率和用户体验。这些研究不仅为MCRs的储能策略提供了理论支持，也为实际应用提供了可行的解决方案。

在充电设施调度方面，研究如何通过高效的调度方法优化充电设施的运行，以提高电网的运行效率和用户的满意度。现有的研究主要集中在如何通过多阶段优化框架实现充电设施的合理规划和调度。例如，一些学者提出了基于时间电价机制的最优充电调度战术模型，以协调基础设施设计和充电活动之间的关系。另一些研究则设计了基于系统设计和运营策略的两阶段优化框架，以提高充电设施的运行效率。此外，还有研究提出了基于太阳能和储能设施的新型电池电动公交车充电调度问题，以提高系统的整体效率。这些研究不仅为充电设施的调度提供了理论支持，也为实际应用提供了可行的解决方案。

综上所述，本文的创新点主要体现在三个方面。首先，创新性地从多学科交叉的角度出发，深入探讨了MCRs在能量存储和充电中的双重作用，构建了一个融合能量存储和物流的联合调度模型。这一模型能够有效解决新能源的友好使用问题，同时满足用户的充电需求。其次，创新性地在理论上进行了建模，通过实际案例的分析，优化了传统的路径规划模型，使其更加符合实际应用场景。这一模型的构建不仅提高了理论研究的深度，也为实际应用提供了重要的参考价值。最后，创新性地在实践中进行了应用验证，通过北京地区的案例研究，验证了模型在高峰时段的适用性和稳定性。该模型在实际应用中表现出良好的效果，能够有效解决节假日期间的高峰充电需求，提高绿色电力的使用率。

本文的结构安排如下：第二部分介绍了MCRs在节假日高峰充电需求下的运行框架；第三部分详细阐述了双层联合调度模型，包括上层的充电模型和下层的配送模型；第四部分通过北京地区的案例研究验证了模型的有效性；第五部分总结了研究的主要结论，并对研究的局限性进行了反思。通过这些研究，本文为MCRs在电动汽车和电网辅助服务市场中的应用提供了新的思路和方法，推动了相关领域的技术进步和理论发展。