《International Transactions on Electrical Energy Systems》：Coupled Power–Transportation Systems: A Structured Review of Modeling, Application Domains, and Research Trends
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交通运输电气化正使得交通流量、充电需求与电网运行之间的相互依赖关系日益增强，这推动了耦合电力-交通系统（coupled power–transportation systems, CPTS）的研究。随着电动汽车（electric vehicles, EVs）和
交通运输电气化正使得交通流量、充电需求与电网运行之间的相互依赖关系日益增强，这推动了耦合电力-交通系统（coupled power–transportation systems, CPTS）的研究。随着电动汽车（electric vehicles, EVs）和充电基础设施的快速增长，理解电力系统与交通系统之间的相互作用变得愈发关键；然而，现有的综述性论文通常聚焦于建模或基础设施等特定方面，缺乏跨多个应用领域的统一综合。本综述总结了CPTS模型的构建方式，即通过将潮流（power flow）和电网安全约束与交通分配（traffic assignment）及充电行为相结合，并通过充电站等共享基础设施将两个网络连接起来。本文综合了主要应用领域的最新进展，包括弹性（resilience）、可靠性（reliability）、控制与协调（control and coordination）以及规划与扩展（planning and expansion），并通过一个明确的解析框架对这些主题进行组织，该框架按目的、运行条件和时间尺度区分这些主题，同时采用比较分析来突出各研究之间共同的建模假设、协调机制和不确定性处理方法。此外，还讨论了文献中持续出现的开放性挑战，包括多时间尺度集成、充电排队和馈线约束的现实建模、部分信息下的可扩展协调，以及通用基准和数据集的有有限可用性。由此形成的综合为CPTS研究提供了结构化的视角，并指出了能够支持电动化交通系统开发可扩展、可靠且实际可部署解决方案的发展方向。
1. 引言
交通运输部门的电气化从根本上改变了移动基础设施与电力系统之间的关系。当大量电动汽车（EVs）既在道路网络中行驶又依赖电网进行充电时，便形成了耦合电力-交通系统（CPTS）。快速充电站作为交通网络（TN）与配电网络之间的主要物理和运行接口。交通拥堵模式、路径选择行为和充电决策决定了电力需求出现的时间和地点，而电网侧的因素如充电站容量限制和电价则会影响EV的路径选择和充电决策。由于这些相互作用是双向的，近年来的文献越来越多地将这两个基础设施视为一个集成的“电力-交通网络”。
随着EV渗透率和充电功率水平的提高，耦合建模的必要性变得显而易见。当代EV的续航里程使得公共充电基础设施对许多城市出行至关重要。同时，广泛部署的快速充电器意味着服务于多辆车的充电站可以轻松达到兆瓦级的需求。这种集中负荷给通常可控发电资源有限且电压约束严格的配电网带来了重大运行挑战。早期的电力系统研究常使用外生到达率、概率分布或基于排队的方法来模拟充电需求。在低EV渗透率下这些假设是合适的，但当驾驶员通过对动态选择替代充电站来响应拥堵和价格差异时，这些假设就变得不足。2018年5月19日深圳发生的一个真实案例说明了这种相互依存关系，维护相关的停电导致多个站点超过500个充电桩无法使用，使近2700辆电动出租车无法充电，并在邻近站点造成严重拥堵。
认识到这些反馈机制后，研究转向了明确捕捉双向交互的形式化均衡模型。在交通方面，用户均衡（UE）模型描述了理性驾驶员如何分配交通，使得没有旅行者可以通过单方面改变路线来减少旅行时间或费用。在电力系统方面，运行安全和经济调度通常通过最优潮流（OPF）公式来表示。耦合是通过将EV充电需求视为交通均衡的内生变量，同时电价或网络约束反馈到路径和充电决策中来产生的。一个严格的形式化由文献[11]提出的网络均衡框架提供，其中耦合的交通和配电网被表示为两个相互依赖的优化问题。
除了静态均衡分析，文献还向两个重要方向发展。首先，更详细的交通模型将电池荷电状态动态和充电时间效应纳入均衡公式，允许显式建模充电感知的路由决策。其次，实践研究越来越依赖于联合仿真框架，该框架连接已建立的交通和电力仿真器，同时保留特定领域的建模细节。联合仿真使单独的工具能够以同步的时间推进交换边界变量（如充电需求和价格信号），减少了从头重建复杂基础设施模型的需要。
CPTS的重要性因此是双重的。从风险角度看，不协调的快充需求可能导致电压越限、线路拥塞和配电网损耗增加。从机遇角度看，相互依存创造了“协同潜力”：充电站的差异化电价可以影响充电地点选择并间接重塑交通拥堵模式，而EV充电灵活性可以支持电网运行。然而，有效的协调仍然具有挑战性，因为驾驶员偏好、可再生能源发电变化和交通扰动引入了显著的不确定性。随着EV渗透率的持续增长，耦合电力-交通分析越来越被视为规划和运营有弹性的低碳智慧城市基础设施的基础框架。
现有综述存在差距。一些主要关注建模框架，其他则侧重于空间和时间建模方法，还有的扩展到规划、运行、弹性和分布式能源整合。尽管有这些贡献，但现有综述大多集中在特定方面，如建模框架、充电基础设施或规划与运行，并未提供跨多个应用领域的统一综合。特别是，对弹性、可靠性、控制与协调以及规划视角的结构化比较仍然有限。为解决这些差距，本文沿着两条相连的线索提供了CPTS研究的结构化综合。它首先整合了该领域的建模基础，然后按主要主题组织应用文献，开发比较表以系统分析现有方法，并突出跨研究的关键趋势和差异。
2. CPTS中的建模方法
图1展示了CPTS的概念结构，说明了TN、电力网络和经济/市场层之间的双向交互。TN被建模为一个节点-链路图，节点代表交叉口、起点、目的地和活动地点，链路代表路段。一部分交通节点对应充电站，它们作为两个基础设施之间的物理接口。交通拥堵和路线选择决定了EV充电需求在该网络上的时空分布。电力网络被表示为一个母线-线路图，充电站电气连接到特定母线，聚合的EV充电需求作为这些母线的附加负荷出现。电力系统通过OPF或相关运行模型确定电价和电力可用性，这些电价信号传播回TN并影响路线选择、充电地点和充电时间决策。
大多数CPTS研究将整体问题分解为两个交互组件：描述交通分配的TN模型和描述电网运行的电力网络模型。耦合主要通过(a)时空EV充电需求和(b)电价信号来介导。两个网络都使用图论来表示拓扑和交互。TN表示为有向图，电力网络表示为图，充电站通过映射函数提供两个图的物理接口。交互是双向的：交通决策决定EV充电需求的时空分布，而电力系统条件影响TN中的路线选择和充电行为。
交通子系统包括静态分配（UE）、充电感知广义旅行成本和动态分配（DUE/DTA）。UE可通过Beckmann型凸规划表示。在CPTS中，路径的广义成本包括道路行驶时间、充电和等待分量以及由电网侧价格驱动的电费支付项。动态分配通过时间离散化和/或时空网络扩展来捕获时变拥堵和充电站排队。
电力子系统通常依赖OPF来表示网络运行并产生节点电价。对于辐射状配电网，广泛使用支路潮流方程，并常采用凸松弛以提高可处理性并获得良好的对偶价格。
耦合发生在三个不同层次：物理耦合、信息耦合和行为耦合。物理耦合涉及充电需求和基础设施依赖。信息耦合涉及价格和运行信号。行为耦合涉及用户对信号的响应。整体CPTS解可以紧凑地描述为交通算子与电力算子之间的不动点。均衡的存在性和唯一性取决于映射的性质，在非凸和紧耦合的CPTS公式下通常不能保证。
建模文献显示出从静态联合仿真和均衡公式向动态、排队感知、多时间尺度和多能源表示的清晰进展。交通表示、潮流保真度和耦合机制的选择强烈影响着CPTS模型能够解释的内容。
3. CPTS中的应用和先进研究方向
图2将所评述的文献置于分析框架中。可靠性研究面向评估并涉及正常运行条件，这将其与弹性研究区分开来。控制与协调研究面向决策，涉及正常条件，并在运行时间尺度上运作。规划与扩展研究面向决策且是长期的。弹性研究涉及极端条件，出现在三个地方：脆弱性评估、运行恢复和长期加固。
弹性增强方面的研究主要是面向决策的，涉及极端运行条件，涵盖运行恢复和长期加固。较小的评估导向分支涉及脆弱性识别。CPTS之所以重要，是因为两个网络越来越相互依赖。交通依赖电力，而交通也实现了关键的电网弹性行动。大多数CPTS弹性模型可以理解为三个相连的部分：电力系统模型、交通模型和物理耦合模型。耦合通过几个常见渠道链接两者：需要电力的交通资产、电动化移动性以及移动能源资源调度。
可靠性分析在CPTS中是一个相对较新的方向。与传统电力系统可靠性不同，CPTS可靠性必须考虑交通拥堵和充电站可用性如何影响EV用户的充电可达性。控制与协调研究是CPTS文献中最大的类别，涵盖定价机制、充电导航、需求响应和分布式协调。这些研究通常假设正常运行条件，并旨在通过协调操作提高效率、减轻拥堵或降低运行成本。规划与扩展研究涉及充电站选址定容、网络加固和多能源系统规划，通常采用鲁棒或分布鲁棒优化来处理不确定性。
4. 关键挑战与未来研究方向
文献中一致出现的开放性挑战包括：多时间尺度集成，即如何将秒级到分钟级的电力系统动态与小时级的交通演变结合起来；充电排队和馈线约束的现实建模；部分信息下的可扩展协调；以及通用基准和数据集的有有限可用性。此外，用户偏好的定量建模仍然是一个开放的研究问题，但它强烈影响充电时间和站点选择，从而影响电网影响。
