华南理工大学学报(自然科学版)

作者：张丽娜, 许宏科, 代亮, 王大伟

单位：长安大学 电子与控制工程学院，陕西 西安 710064

关键词：高速公路服务区,移动储能,交通状态,马尔可夫链

基金：国家重点研发计划项目(2023YFB2604600);陕西省自然科学基础研究计划项目(2025JC-YBMS-457);陕西省交通运输厅交通科研项目(24-15R);长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102323201)

针对高速公路配电网承载力不足以及可再生能源出力与服务区用能负荷不匹配的问题，利用移动储能车辆（MESV）进行服务区之间的能量互济，能够促进可再生能源消纳。为提高移动储能的实时响应能力，提出一种在电动汽车（EV）换电服务平均损失率约束下，计及交通状态的MESV调度优化策略。首先，结合高速公路交通自由流特性，将车辆行驶速度设置为服从截断正态分布的随机变量，并离散为多个速度区间以表征不同交通状态及其发生概率；同时，考虑EV换电需求的随机性，采用多状态伯努利分布描述单位时隙内的换电需求，建立移动储能运输时间成本模型与换电站（BSS）能量状态更新模型。其次，根据服务区之间交通状态和换电站能量状态构建马尔可夫链，描述系统状态的一步转移概率。在此基础上，构建以最小化移动储能长期平均运输时间成本为目标、换电服务平均损失率为约束的受限马尔可夫决策优化模型，并求解获得最优调度参数与稳态概率分布。基于蔚来第4代EV换电站实际运行参数开展仿真验证，结果表明：所提策略具有交通状态和能量状态的双门限结构，可根据服务区之间交通状态与BSS能量储备水平自适应调整MESV发车频次；与贪婪策略和Q-learning方法相比，移动储能平均运输时间成本分别降低17.23%和8.89%，能够在满足服务质量约束的前提下，实现运输成本与换电服务性能的最优权衡。

来源：2026年第3期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看华南理工大学学报(自然科学版)杂志2026年第3期