热那亚大学ELEMS实验室在MOST——意大利国家可持续交通中心内的研究活动 [ITS研究实验室]

《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》：Activities of the ELEMS LAB at the University of Genova Within MOST—Italian National Centre for Sustainable Mobility [ITS Research Lab]

　　

能源、物流与电动出行系统（ELEMS）实验室的任务是在多能源系统、最后一公里物流和电动出行系统的仿真与优化领域开展创新研究。本专栏的重点是描述该实验室在意大利国家可持续交通中心（MOST）内开展的活动，这些活动与能源感知物流系统的优化相关（更多细节见[2]）。这些研究方向响应了物流系统正在发生的转型，这种转型日益受到自动化、互联性、可再生能源整合以及电动车辆（EV）用于城市和城郊出行的塑造。在此背景下，自主解决方案正成为提高智能仓库和最后一公里配送系统效率、可持续性和灵活性的有前景的技术。

随着物流系统向自动化、互联化、可再生能源集成和电动化方向转型，智能交通系统（ITS）与可持续物流的融合成为研究前沿。城市配送环境中的交通限制、能源消耗和排放问题日益突出，而传统研究通常将能源管理与物流规划分离处理，缺乏系统性协调。为应对这一挑战，热那亚大学能源、物流与电动出行系统（ELEMS）实验室在意大利国家可持续交通中心（MOST）框架下，聚焦能源感知物流系统的优化，开展了系列研究。该实验室成立于2025年，位于萨沃纳校区的智能能源建筑内，与自2014年投运的智能多联产微电网直接相连，并依托DIBRIS和DITEN两个系部的跨学科团队。相关成果以专栏文章形式发表在《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》。

在MOST项目“货运与物流”（Spoke 10）背景下，实验室确定了四个主要研究方向：1）EV充电基础设施的最优选址与规模确定；2）智能仓库和EV充电枢纽的含物流规划的能量管理系统（EMS）；3）最后一公里配送中自主移动机器人的最优调度与智能充电；4）城市最后一公里物流的合作方案。以下对各方向的研究内容、方法及结论进行概述。

**最优选址与规模确定：针对最后一公里配送的EV充电基础设施**
该方向针对城市最后一公里配送系统的电气化问题。研究对象是一个拥有电动配送货车车队的货运公司，其运营网络由位于郊区的仓库（具备光伏（PV）、电池储能系统（BESS）和过夜充电设施）和市中心配送区域（仅配备直流快充桩，用于日间机会充电）构成。研究人员开发了优化规划工具，将PV、BESS和充电系统的能源约束与配送活动、行驶时间等物流约束整合在同一模型中，而传统文献通常将这些因素分别考虑。通过该工具，可在满足物流需求的同时确定充电设施的最佳位置和容量。研究表明，这种集成优化方法能够有效支持配送车队的电气化转型，推动绿色物流系统的实现。

**结合物流规划的智能仓库与EV充电枢纽能量管理系统**
该方向关注物流部门电气化的更广维度，即绿色仓库的建设。绿色仓库集成可再生能源、BESS、电动物料搬运设备和外部EV，然而当前文献缺乏能源管理与物流任务规划的协调。为此，研究人员正在开发统一的EMS，能够联合管理能源流和仓库内自动化叉车的作业调度，协调柔性能源资源与物料搬运任务。同时，对连接到仓库的电动货车、货车实施智能充电和车到建筑（V2B）技术，以提升能源效率并优化经济性能。该研究将能源管理与物流规划纳入同一优化框架，有助于突破传统独立处理的局限。

**自主移动机器人最优调度与智能充电**
该方向研究自主移动机器人在步行环境中执行包裹配送的可行性。萨沃纳校区被用作真实测试平台，其步行区域内禁止货车通行，而自主移动机器人可提供有效配送方案。实验室本身作为包裹存储物流枢纽和机器人车队充电点。研究人员开发了用于调度、路径规划、取送货操作和电池充电管理的计划与控制算法，特色在于将运输决策与能源管理集成到统一框架，同时考虑物流请求、机器人状态、电池电量和能源系统数据。目前正在探索从数学规划到快速启发式和事件驱动方法等多种方法，以支持动态环境下实时运营决策。研究结果指出，这种集成方法能够实现更可持续、更节能的物流服务，促进能源智能利用，并提升交通系统整体性能。

**城市最后一公里物流的合作方案**
该方向构建了城市协同物流的优化模型。考虑多个快递公司在一个智慧城市中配送包裹，每个公司运营由内燃机车辆（ICEV）和电动车辆（EV）组成的异构车队（包括货运自行车），并受到时间窗和车辆进入限制。此外，一个或多个共享枢纽可供各方交换包裹。研究人员通过多