SJMMA 2026 E - 电动车队智能调度与补能优化

面向异构电动车队的单任务成本预测 · 日计划调度优化 · 动态调度与节能匹配

一、异构电动车队单任务成本与电耗预测模型

问题：车队包含不同型号电动车（续航、电池容量、能耗率各异），需建立单次任务的成本和电耗预测模型，回答"成本如何"和"能否完成"两个问题。

1.1 电耗预测模型

Etrip = d × ebase × fload(w) × fspeed(v) × ftemp(T) × fterrain(g) × fac
符号含义公式/范围
d行驶距离(km)任务参数
ebase基础能耗率(kWh/km)车型参数 (0.12-0.25)
fload载重修正1 + 0.3 × (w/wmax)
fspeed速度修正0.8 + 0.004 × (v-40)²/100
ftemp温度修正1 + 0.015 × |T - 22|
fterrain路况修正1 + 0.1 × grade
fac空调修正1.0 / 1.08 / 1.15

1.2 单任务成本模型

Ctrip = Cenergy + Ctime + Cwear + Crisk
Cenergy = Etrip × Pelec(t)  (分时电价)
Ctime = (d/v + tload) × DriverRate
Cwear = d × WearRatevehicle
Crisk = P(SOCend < SOCmin) × PenaltyCost

1.3 交互式预测计算器

车辆参数

任务参数

环境参数

--
预测电耗(kWh)
--
任务后SOC(%)
--
总成本(元)
--
可否完成
80%

1.4 车型对比与成本分解

二、考虑补能约束的日计划调度优化模型

目标：在已知日任务集合的前提下，合理分配车辆-任务匹配，安排充电计划，最小化总运营成本同时满足所有任务需求和电量约束。
min Z = Σi,j Cij · xij + Σi,t Pelec(t) · Echarge,it + Penalty · Σ unserved
s.t.   Σj xij ≤ 1, ∀i (每辆车同一时刻最多一个任务)  |   SOCi(t) ≥ SOCmin, ∀i,t  |   Σi xij = 1, ∀j (每个任务必须完成)  |   时间窗约束: startj ≤ tj ≤ endj

2.1 调度场景设置

调度优化结果

--
总运营成本(元)
--
完成任务数
--
充电次数
--
车辆利用率
--
对比随机提升

甘特图 - 车辆日程

执行任务 充电 空闲 低电量警告

SOC 变化曲线

充电计划与分时电价

优化器倾向于在谷时(22:00-06:00, ¥0.6/kWh)安排充电，避免峰时(08:00-11:00, 17:00-21:00, ¥1.4/kWh)充电以降低电费。

三、面向随机扰动的动态调度与节能匹配模型

挑战：实际运营中面临临时任务插入、车辆故障、交通拥堵等不确定性。需要构建实时滚动优化框架，在保障服务的同时最大化节能。
min Zdynamic = Σ Cimmediate + γ · E[Cfuture] + λ · RiskPenalty

3.1 动态事件模拟器

06:00
当前时刻
0
执行中车辆
0
待分配任务
0
扰动事件

车辆状态面板

等待启动模拟...

3.2 节能匹配策略

Match(taskj) = argmini∈Available [Eij · Pelec(t) + α · Detouri + β · (SOCmax - SOCi)]

优先选择：(1) 能耗最低的匹配车型；(2) 顺路程度高的车辆；(3) 电量充裕无需额外充电的车辆。

3.3 模拟结果对比

--
静态调度成本
--
贪心调度成本
--
动态优化成本
--
节约比例