“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化

穆云飛，金尚婷，趙康寧，董曉紅，賈宏杰，戚 艷

（1.智能電網(wǎng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（天津大學(xué)），天津市 300072；2.省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（河北工業(yè)大學(xué)），天津市 300130；3.國網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院，天津市 300384）

0 引言

面對(duì)日益嚴(yán)峻的環(huán)境問題，發(fā)展清潔能源、保障能源安全、助力“碳達(dá)峰·碳中和”實(shí)現(xiàn)，已成為中國能源戰(zhàn)略的核心目標(biāo)之一［1-2］。電動(dòng)汽車（electric vehicle，EV）作為連接交通電氣化和電網(wǎng)清潔化的紐帶和橋梁，可實(shí)現(xiàn)電力-交通-信息之間的深度耦合，推動(dòng)綠色交通的發(fā)展。 據(jù)國際能源署（International Energy Agency，IEA）最新發(fā)布的《Global EV Outlook 2023》報(bào)告顯示［3］，世界上的EV 及充電設(shè)施保有量持續(xù)增長。其中，中國、歐洲和美國的EV 發(fā)展最為成熟，且中國位居第一，約占全球EV 銷量的60%。截至2022 年底，中國純EV保有量達(dá)1 045 萬輛，充電基礎(chǔ)設(shè)施累計(jì)數(shù)量為521 萬臺(tái)。據(jù)預(yù)測(cè)，在可持續(xù)發(fā)展的場(chǎng)景下，2030 年全球EV 保有量預(yù)計(jì)將達(dá)到2.5 億輛，充電樁數(shù)量將達(dá)到2.4 億根；同期，中國EV 規(guī)模則有望達(dá)到1 億輛，基本建成適度超前、車樁相隨、智能高效的充電設(shè)施體系。屆時(shí)，充電負(fù)荷將占到城市居民電力負(fù)荷的30%以上，極端條件下甚至將逼近全國總裝機(jī)容量的25%，在無序充電場(chǎng)景下將給配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來巨大挑戰(zhàn)，形勢(shì)嚴(yán)峻［4］。

配電（網(wǎng)）直接面向終端用戶，與“駕駛?cè)?人)-EV（車）-充電樁（樁）-交通（路）”的耦合最為緊密，EV 充電經(jīng)濟(jì)性、可靠性、服務(wù)體驗(yàn)的提升，以及未來各種分布式綠色能源消納等，均需通過配電網(wǎng)來完成?！叭?車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的信息融合與互動(dòng)已成為一種趨勢(shì)，并逐步形成典型的配電-交通融合系統(tǒng)（distribution-transportation integrated system，DTIS），但由此引入的EV 充放電行為多時(shí)空動(dòng)態(tài)交織、電能流-交通流-信息流-行為流深度融合、多利益主體動(dòng)態(tài)博弈等大量不確定性因素，將使得配電網(wǎng)的規(guī)劃和運(yùn)行優(yōu)化邊界條件發(fā)生重大轉(zhuǎn)變［5］。

首先，EV 及其充電樁是配電網(wǎng)與交通網(wǎng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)配電網(wǎng)而言，其規(guī)劃及運(yùn)行需要考慮大規(guī)模EV 充電負(fù)荷帶來的安全可靠與經(jīng)濟(jì)性問題，而充電樁的建設(shè)和運(yùn)營也受到配電網(wǎng)容量及運(yùn)行可靠性等方面的制約［6］；對(duì)交通網(wǎng)而言，EV 出行行為及充電樁的選址、定容會(huì)顯著改變EV 交通流的時(shí)空分布，而交通流的分布也會(huì)影響充電樁的規(guī)劃和運(yùn)營。在信息通信系統(tǒng)的加持下，以EV 及充電樁為橋梁，可實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)、交通網(wǎng)兩大復(fù)雜系統(tǒng)的深度耦合與協(xié)同［7］。例如，早、晚出行高峰期間，EV聚集在某些充電站進(jìn)行充電的行為，可能會(huì)造成附近交通路段的擁堵加劇；同時(shí)，受交通流影響，EV充電負(fù)荷存在“時(shí)-空-量”上的多重不確定性，也會(huì)顯著改變配電網(wǎng)功率的時(shí)空分布，嚴(yán)重時(shí)會(huì)帶來負(fù)荷峰谷差加大、局部重過載、可靠性差等一系列問題［8］。另一方面，EV 也具有一定的移動(dòng)儲(chǔ)能靈活性，具備與配電網(wǎng)互動(dòng)的能力，并由此衍生出EV 與電網(wǎng)互動(dòng)（以下簡稱“車網(wǎng)互動(dòng)”）（vehicle to grid，V2G）的概念。在智能交通領(lǐng)域，以車間通信（vehicle to vehicle，V2V）、車輛與路側(cè)設(shè)施和基礎(chǔ)建設(shè)之間通信（vehicle to infrastructure，V2I）、車輛與網(wǎng)絡(luò)間通信（vehicle to network，V2N）、車聯(lián)網(wǎng)（vehicle to everything，V2X）等為代表的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用也得到了快速發(fā)展［9-10］。

EV 用戶的出行及充放電行為，對(duì)電能流和交通流的分布起到了決定性作用。用戶對(duì)外部信息（路網(wǎng)擁堵、充電設(shè)施狀態(tài)、價(jià)格激勵(lì)等）的感知與決策，在一定程度上會(huì)影響EV 的交通出行與充放電行為。通過對(duì)用戶出行路徑尋優(yōu)或充放電行為進(jìn)行激勵(lì)或引導(dǎo)，可充分利用其時(shí)間可協(xié)調(diào)（時(shí)）、空間可移動(dòng)（空）、功率可調(diào)節(jié)（量）的靈活性實(shí)現(xiàn)EV 的有序調(diào)度。這不僅能緩解無序充電狀態(tài)下可能引發(fā)的配電網(wǎng)重過載等問題，還可進(jìn)一步用于緩解交通路網(wǎng)阻塞等狀況。若站在能源互聯(lián)網(wǎng)的視角審視這一問題，可將配電網(wǎng)與交通網(wǎng)視為經(jīng)由EV 及其充電樁產(chǎn)生物理耦合，并經(jīng)由信息協(xié)同，與用戶行為與決策形成的“人在環(huán)路”閉環(huán)架構(gòu)。若能充分利用“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合所帶來的海量多模態(tài)信息，引入有效優(yōu)化手段串聯(lián)起各環(huán)節(jié)，則有可能利用EV這一靈活性資源，在保障各方需求前提下，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)-交通網(wǎng)的綜合價(jià)值最優(yōu)，這就需要構(gòu)建起配電網(wǎng)與交通網(wǎng)一體化的規(guī)劃及運(yùn)行架構(gòu)。

為此，本文面向“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)，針對(duì)其未來發(fā)展電力-交通多要素融合后所帶來的規(guī)劃和運(yùn)行優(yōu)化問題，描述“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下配電網(wǎng)的形態(tài)特征，分析新形態(tài)下配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化所面臨的挑戰(zhàn)。進(jìn)而，針對(duì)“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的EV 靈活性建模、靈活域構(gòu)建及預(yù)測(cè)、協(xié)同規(guī)劃、運(yùn)行優(yōu)化4 個(gè)方面關(guān)鍵技術(shù)的研究方向提出一些見解和觀點(diǎn)，希望能夠?yàn)椤叭?車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化理論與技術(shù)的發(fā)展提供有益的思考和借鑒。

1 配電-交通融合下的靈活性挖掘和利用

1.1 配電-交通融合下的流結(jié)構(gòu)形成

作為供電企業(yè)與電力用戶的聯(lián)系紐帶，配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保障。配電網(wǎng)的形態(tài)結(jié)構(gòu)、角色演化與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求緊密相關(guān):在初級(jí)發(fā)展階段，配電網(wǎng)以滿足電力負(fù)荷基本需求、實(shí)現(xiàn)用電負(fù)荷全覆蓋為目標(biāo)，側(cè)重一次網(wǎng)架以及粗放型供電服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)；隨著用戶對(duì)供電品質(zhì)需求的不斷提升，配電網(wǎng)進(jìn)入了精益化發(fā)展階段，以全局性的用戶高供電可靠性為目標(biāo)，致力于已有配電自動(dòng)化系統(tǒng)和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的升級(jí)改造，使配電網(wǎng)逐漸發(fā)展成為電力供應(yīng)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)平臺(tái)。隨著能源互聯(lián)網(wǎng)熱潮的興起，配電網(wǎng)被賦予了更多責(zé)任，逐漸向以綠色、智能、靈活、可定制供電服務(wù)為目標(biāo)的高級(jí)形態(tài)轉(zhuǎn)變，在能源互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施中起到核心樞紐與整合作用。配電網(wǎng)與交通網(wǎng)的深度耦合與互聯(lián)就是其中典型形式之一［11-15］。

如圖1 所示，“人-車-樁-路-網(wǎng)”的耦合結(jié)構(gòu)中伴隨著電能流-交通流-信息流的交互，構(gòu)成一個(gè)物理空間、信息空間乃至社會(huì)空間多重耦合、多層次關(guān)聯(lián)，包含連續(xù)、離散動(dòng)態(tài)以及隨機(jī)充放電和供用能行為的多域復(fù)雜系統(tǒng)，呈現(xiàn)出不同時(shí)空尺度的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性，人的感知和決策行為（行為流）在其中處于核心地位，并通過信息流串聯(lián)各要素。系統(tǒng)工程學(xué)認(rèn)為，系統(tǒng)內(nèi)部與外部環(huán)境之間不斷進(jìn)行著物質(zhì)、能量和信息的交互，并在時(shí)間和空間上形成了物質(zhì)流、能量流、信息流和行為流的交互，可以用“流結(jié)構(gòu)”的概念描述。通過多流協(xié)同，可探析系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的變化過程，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各組成要素之間及各子系統(tǒng)之間在運(yùn)行過程中的合作、協(xié)調(diào)與同步［16］。

為此，可將圖1 所示DTIS 抽象為圖2 所示的一個(gè)包含“人-車-樁-路-網(wǎng)”不同主體的典型“流結(jié)構(gòu)”。圖中:能量流對(duì)應(yīng)配電網(wǎng)電潮流；物質(zhì)流對(duì)應(yīng)交通網(wǎng)中的交通流；信息流對(duì)應(yīng)“人-車-樁-路-網(wǎng)”各主體間傳遞的系統(tǒng)狀態(tài)參量、激勵(lì)和調(diào)控信號(hào)等；行為流對(duì)應(yīng)“人-車-樁-路-網(wǎng)”的決策行為，如用戶出行路徑及充放電選擇等。多流協(xié)同是“人-車-樁-路-網(wǎng)”下DTIS 可控性、可協(xié)調(diào)性的前提。要充分發(fā)揮EV 有序調(diào)度對(duì)配電、交通兩大系統(tǒng)的“杠桿”作用，就需要綜合考慮DTIS 的多流協(xié)同價(jià)值，在“流視域”下開展“人-車-樁-路-網(wǎng)”交互機(jī)理分析。

圖2 “人-車-樁-路-網(wǎng)”的耦合關(guān)系Fig.2 Coupling relationship of drivers， vehicles， piles，traffic and networks

1.2 “人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的靈活性

配電網(wǎng)與交通網(wǎng)之間以EV 及其充電樁為橋梁，形成了電力-交通一體化的能源體系，特別是在中低壓配電網(wǎng)層面，大量充電樁在不同配電節(jié)點(diǎn)與臺(tái)區(qū)密集接入，電能流-交通流-信息流-行為流相互交織，引入了多方面的復(fù)雜性:

1）“人-車-樁-路-網(wǎng)”各要素均處于一個(gè)時(shí)變動(dòng)態(tài)的演化過程，且相互之間存在復(fù)雜的交互影響，伴隨著大量不確定性因素，即使是某環(huán)節(jié)一個(gè)參數(shù)的微小變化，也有可能帶來DITS 運(yùn)行狀態(tài)的重大改變。例如，配電網(wǎng)線路的重過載會(huì)導(dǎo)致連帶的充電樁限電，用戶感知到該信息，則會(huì)轉(zhuǎn)向附近充電樁尋求電能補(bǔ)給，但該過程可能引發(fā)隨后的車輛聚集、交通路網(wǎng)阻塞、EV 充電排隊(duì)等一系列問題。

2）配電網(wǎng)與交通網(wǎng)之間物理屬性和運(yùn)行機(jī)理差異大，規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化需突破單一系統(tǒng)限制，權(quán)衡“人-車-樁-路-網(wǎng)”各要素的靜/動(dòng)態(tài)行為及安全性約束，同時(shí)計(jì)及大量隨機(jī)行為等不確定性因素的影響，尋求一種綜合價(jià)值最優(yōu)。

3）“人-車-樁-路-網(wǎng)”各要素主體歸屬不同，配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化需合理應(yīng)對(duì)多利益主體的差異化訴求。

僅專注電力環(huán)節(jié)的配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化方法，難以兼顧EV 交通工具和移動(dòng)電力負(fù)荷雙重屬性所引入的行為復(fù)雜性與不確定性。但從另一個(gè)角度看，鑒于EV 充放電具有在“時(shí)-空-量”3 個(gè)維度上的可調(diào)節(jié)性，“人-車-樁-路-網(wǎng)”的深度耦合也給配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化引入一定的靈活性。在配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)空間，該靈活性可定義為通過優(yōu)化調(diào)整節(jié)點(diǎn)接入EV 群體的充放電控制策略所獲得的調(diào)節(jié)該節(jié)點(diǎn)自身凈負(fù)荷的能力。顯然，該靈活性受到用戶交通出行時(shí)空特征參數(shù)（起訖點(diǎn)、路徑選擇、充電站選擇、出發(fā)時(shí)刻、期望在站時(shí)長），以及電量特征參數(shù)（入網(wǎng)時(shí)長、入網(wǎng)電量、期望離網(wǎng)電量、充放電功率、電池容量）的影響［17］。同時(shí)，配電網(wǎng)-交通網(wǎng)物理屬性不同，靈活性潛力不僅來源于EV 的充放電效應(yīng)，還表現(xiàn)為交通流相較于電能流的時(shí)移與延遲特性所帶來的電能存儲(chǔ)效應(yīng)?？梢钥闯?，“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的靈活性統(tǒng)一建模需要綜合考慮電能流-交通流-信息流-行為流的交互機(jī)理，計(jì)及“人-車-樁-路-網(wǎng)”各主體內(nèi)部的靜/動(dòng)態(tài)安全性約束，進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化建模。

1.3 “人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的靈活域

如1.2 節(jié)所述，“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的靈活性會(huì)隨著時(shí)間推移、應(yīng)用場(chǎng)景變化、配電網(wǎng)和交通網(wǎng)自身狀態(tài)以及影響用戶行為隨機(jī)因素的改變而改變，難以量化。一種可行的思路是基于“域”的方法從不同角度定性和量化靈活性的大小。如圖3 所示，“人-車-樁-路-網(wǎng)”涉及不同主體，由此產(chǎn)生的靈活性需充分考慮各主體不同的利益訴求，如EV 用戶（人）交通出行及充電需求、EV 動(dòng)力電池約束（車）、充電樁（樁）的運(yùn)營及收益、交通網(wǎng)（路）的順暢性，以及配電（網(wǎng)）運(yùn)行安全性和經(jīng)濟(jì)性等。因此，在構(gòu)建靈活域時(shí)，需要綜合考慮“人-車-樁-路-網(wǎng)”的多重約束，由“人-車-樁-路-網(wǎng)”各要素自身優(yōu)化可行域交集所組成的閉包區(qū)域構(gòu)成?？紤]到“人”的決策行為在“車-樁-路-網(wǎng)”的協(xié)同優(yōu)化中至關(guān)重要，挖掘EV 充放電靈活性首先不能影響用戶的交通出行及充電需求，故將其作為首要約束條件。

圖3 “人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的靈活域Fig.3 Flexible region under coupling of drivers，vehicles， piles， traffic and networks

無序或低效的EV 引導(dǎo)和充電策略，很難實(shí)現(xiàn)EV 靈活性的高效挖掘和最大化利用，此時(shí)的靈活域會(huì)收縮甚至消失。然而，若能面向配電網(wǎng)不同場(chǎng)景需求，采用價(jià)格等激勵(lì)手段制定高效的充放電引導(dǎo)和有序充放電控制策略，則可從空間（配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)）和時(shí)間（峰谷段、光伏大發(fā)時(shí)段等）兩個(gè)層面優(yōu)化充電負(fù)荷時(shí)空分布，擴(kuò)大配電網(wǎng)不同節(jié)點(diǎn)可調(diào)節(jié)功率的范圍。此時(shí)，配電網(wǎng)靈活域可呈現(xiàn)出收縮或擴(kuò)張的演化過程。靈活域越大，配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化問題可行域的范圍就越廣，趨于更優(yōu)目標(biāo)解的能力也就越強(qiáng)。

1.4 配電-交通融合大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值分析

全國各地廣泛建設(shè)的國家新能源汽車監(jiān)管平臺(tái)，智慧車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，新能源汽車企業(yè)、地方、國家三級(jí)監(jiān)管平臺(tái)已積累了海量動(dòng)力電池監(jiān)測(cè)、車輛位置、整車等相關(guān)數(shù)據(jù)（如圖4 所示），為開展EV 用戶行駛與充放電行為分析、車輛及動(dòng)力電池性能分析等奠定了完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如，截至2023 年9 月底，國家新能源汽車監(jiān)管平臺(tái)累計(jì)接入新能源汽車1 610.3 萬輛，其中，純EV 1 273.3 萬輛；目前，特來電充電網(wǎng)已接入產(chǎn)業(yè)鏈及生態(tài)互聯(lián)互通平臺(tái)236 家，“工業(yè)大數(shù)據(jù)”累計(jì)超過7 PB，日均數(shù)據(jù)量超過8 TB［18］。上述數(shù)據(jù)已經(jīng)被應(yīng)用于電池健康狀態(tài)估計(jì)［19-21］、EV 充電行為預(yù)測(cè)［22-23］等領(lǐng)域。

圖4 EV 出行和充放電大數(shù)據(jù)及平臺(tái)Fig.4 Big data and platforms on EV traveling and charging and discharging

配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化是配電-交通融合多模態(tài)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一［24-27］。將上述數(shù)據(jù)與交通網(wǎng)、配電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和利用，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出更多的有價(jià)值信息，加深對(duì)“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下配電網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”行為特征，特別是EV 靈活調(diào)節(jié)潛力的理解，在“源-荷”功率精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、充放電行為特征分析及靈活性量化評(píng)估、規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化方案制定等方面具有巨大的應(yīng)用潛力，貫穿于配電網(wǎng)規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)行、評(píng)估、改造的全過程，可全面推動(dòng)配電網(wǎng)建設(shè)及運(yùn)行水平的提升。

2 “人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化的挑戰(zhàn)

如圖5 所示，“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下，配電網(wǎng)在不同時(shí)空尺度與交通網(wǎng)形成了復(fù)雜的信息流及電能流交互，這在給配電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的同時(shí)，也引入了一定的協(xié)同靈活性。如何利用“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合所帶來的靈活性協(xié)同效應(yīng)，減少不確定因素對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行的影響，延緩配電網(wǎng)建設(shè)，提升配電網(wǎng)的運(yùn)行優(yōu)化與分布式可再生能源消納水平，是亟待突破的關(guān)鍵。該過程不僅要結(jié)合配電網(wǎng)自身運(yùn)行及發(fā)展需求，對(duì)靈活性進(jìn)行準(zhǔn)確定義和精準(zhǔn)量化，還需要設(shè)計(jì)全新的協(xié)同規(guī)劃及運(yùn)行框架；不僅要基于靈活性調(diào)整配電網(wǎng)自身約束，還要合理應(yīng)對(duì)多主體隨機(jī)行為的影響，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)與交通網(wǎng)的整體協(xié)同。同時(shí)，電力流-交通流物理特征的差異性、動(dòng)態(tài)多時(shí)間尺度互補(bǔ)性、配電網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”的互動(dòng)性以及DTIS 具有的時(shí)序性和混雜性等，都會(huì)對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行優(yōu)化過程中靈活性的挖掘和利用帶來挑戰(zhàn)。

圖5 配電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)方案Fig.5 Challenges and response strategies for planning and operation of distribution network

2.1 挑戰(zhàn)1：如何對(duì)“人-車-樁-路-網(wǎng)”引入的靈活性進(jìn)行統(tǒng)一建模和量化

1）“人-車-樁-路-網(wǎng)”的耦合模式與動(dòng)態(tài)交互機(jī)理?！叭?車-樁-路-網(wǎng)”的深度耦合廣泛存在于動(dòng)態(tài)相互交織的物質(zhì)流（如交通流）、能量流（如電能流）、信息流、行為流之中，貫穿于配電網(wǎng)生產(chǎn)、分配、消費(fèi)、存儲(chǔ)各環(huán)節(jié)。各種“流”存在于一定的時(shí)間和空間中，其時(shí)序性和交叉性對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化水平有著重要影響，任何參量的一個(gè)擾動(dòng)（如充電樁的離網(wǎng)、配電線路的過載或交通網(wǎng)的限流等）及其組合方式，均會(huì)在不同的階段演化出不同的“流結(jié)構(gòu)”，并產(chǎn)生一定的動(dòng)態(tài)性和趨勢(shì)性。交通流-電能流-信息流的流通及協(xié)同，是“人-車-樁-路-網(wǎng)”下DTIS 可控性、可協(xié)調(diào)性與安全性的前提。有序的“流結(jié)構(gòu)”，可保障配電網(wǎng)各組成要素之間和各子系統(tǒng)之間在規(guī)劃及運(yùn)行過程中的合作、協(xié)調(diào)與同步，使系統(tǒng)整體上形成時(shí)間上、空間上和功能上的有序結(jié)構(gòu)，這種有序化就是利用靈活性提升配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化水平的本質(zhì)。因此，如何考慮多“流”協(xié)同下耦合系統(tǒng)的演化復(fù)雜性以及動(dòng)態(tài)行為差異性，對(duì)這種靈活性進(jìn)行深度挖掘，是提升配電網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化水平、發(fā)揮新形態(tài)下配電網(wǎng)綜合效益最優(yōu)的關(guān)鍵。

2）“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下靈活性的統(tǒng)一分析與建模。科學(xué)的描述模型是“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的靈活性參與配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化的前提。就配電網(wǎng)而言，其靈活性分析模型本身就已具有很高的復(fù)雜度［28］，再加上可類比于氣體或液體分子在介質(zhì)內(nèi)流動(dòng)的交通流慢動(dòng)態(tài)環(huán)節(jié)，時(shí)間尺度跨度極大、非線性強(qiáng)，不同模型的天然復(fù)雜性和差異性使其相互之間的匹配和耦合極為困難。對(duì)某些環(huán)節(jié)的過度簡化不利于分析其耦合關(guān)聯(lián)特性，無法滿足靈活性精準(zhǔn)量化需求，但過于詳細(xì)又會(huì)帶來極高的變量維度和非線性，造成巨大的計(jì)算求解難度。盡管“數(shù)據(jù)-機(jī)理”混合建模為解決該問題提供了一種可行的思路［29-30］，但如何將積累的多模態(tài)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于配電網(wǎng)靈活性建模與量化分析，尚無成熟的方法可供借鑒。為此，構(gòu)建“流”視域下靈活性的統(tǒng)一分析與建模方法，準(zhǔn)確描述“人-車-樁-路-網(wǎng)”在不同時(shí)空尺度的互補(bǔ)協(xié)同性，是實(shí)現(xiàn)靈活性參與配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化的關(guān)鍵難點(diǎn)之一。

3）“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下靈活性的量化分析和預(yù)測(cè)。目前，在利用EV 參與配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方面已開展了大量研究，如利用虛擬儲(chǔ)能或聚合模型來量化EV 集群的電網(wǎng)響應(yīng)能力［31-33］，但上述方法仍以電力環(huán)節(jié)為主，對(duì)交通流的大延遲與可引導(dǎo)性及各類隨機(jī)因素的考慮存在過度簡化的問題，大量靈活性潛力未能得到充分釋放。有研究嘗試考慮更多的復(fù)雜交通流因素［34-36］，但設(shè)置了大量理論假設(shè)，與實(shí)際情況存在一定的脫節(jié)，且未考慮多主體的差異性以及用戶隱私保護(hù)的需求?；凇办`活域”來刻畫“人-車-樁-路-網(wǎng)”之間的靈活性是一種潛在的可行思路［37-38］，但在傳統(tǒng)配電網(wǎng)規(guī)劃中，一般采用邊界確定的剛性約束形成規(guī)劃模型的可行域（約束條件），而在“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下靈活性量化過程中，跨電力-交通系統(tǒng)的海量隨機(jī)因素更加復(fù)雜，“域”邊界的獲取需要考慮更多因素，且靈活域邊界會(huì)隨著時(shí)間推移、應(yīng)用場(chǎng)景變化、配電網(wǎng)及交通網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)以及影響用戶行為隨機(jī)因素的改變而改變。為此，如何在高置信水平下，基于“域”實(shí)現(xiàn)“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下靈活性的精準(zhǔn)量化及預(yù)測(cè)是需要解決的難點(diǎn)。

2.2 挑戰(zhàn)2：如何將“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合靈活性應(yīng)用于配電網(wǎng)的協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化

1）“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下跨系統(tǒng)不確定性激增。明晰負(fù)荷需求變化、分布式電源出力、典型場(chǎng)景，掌握系統(tǒng)未來發(fā)展態(tài)勢(shì)，是降低配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行所面臨風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。然而，新形態(tài)下的配電網(wǎng)已從單一電能流擴(kuò)展至交通流-電能流-信息流范疇，夾雜著大量EV 用戶隨機(jī)交通出行及充電行為等不確定性因素，亟須從配電網(wǎng)-交通網(wǎng)整體視角審視“多流”協(xié)同下配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化邊界的變化，這既受限于各子系統(tǒng)/主體自身約束，又要考慮“多流”之間相互協(xié)同的靈活性。為此，如何挖掘利用車聯(lián)網(wǎng)與配電網(wǎng)既有海量多模態(tài)數(shù)據(jù)，又能結(jié)合已有認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建“流視域”下的配電網(wǎng)靈活域；如何從系統(tǒng)多維度視角更好地掌握配電網(wǎng)的未來發(fā)展態(tài)勢(shì)及運(yùn)行狀態(tài)，將靈活域納入配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化模型之中，并通過有效的降維技術(shù)來捕捉問題的核心本質(zhì)、降低問題計(jì)算面臨的規(guī)模，是提升“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化水平的關(guān)鍵點(diǎn)之一。

2）“人-車-樁-路-網(wǎng)”之間協(xié)同靈活性的科學(xué)規(guī)劃。從配電網(wǎng)角度看，“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的靈活性可表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)靈活性、網(wǎng)絡(luò)靈活性及系統(tǒng)靈活性［39］，可用對(duì)應(yīng)參數(shù)空間靈活域的大小來描述，域邊界的拓?fù)鋵W(xué)性質(zhì)及演化機(jī)理反映了“人-車-樁-路-網(wǎng)”之間各類復(fù)雜約束交集特征的變化，受到交通流-電能流-信息流的交互影響。靈活性視角下，配電網(wǎng)規(guī)劃旨在以系統(tǒng)層面的靈活性供需匹配為目標(biāo)，通過對(duì)各種靈活性資源進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃，提升配電網(wǎng)在中長期尺度不確定性影響下能量平衡的能力。然而，不同規(guī)劃方案所構(gòu)筑的靈活域大小不同，對(duì)后續(xù)運(yùn)行場(chǎng)景的適應(yīng)性也存在差異。這就要求在規(guī)劃階段就要基于靈活域的準(zhǔn)確量化，增強(qiáng)規(guī)劃方案的針對(duì)性和有效性，以合理安排配電網(wǎng)擴(kuò)建改造計(jì)劃，避免投資與資源的浪費(fèi)。因此，配電網(wǎng)運(yùn)行階段的不同影響要素，如“人-車-樁-路-網(wǎng)”多主體間的博弈、不同場(chǎng)景下的運(yùn)行優(yōu)化策略等，都需要以不同形式在規(guī)劃模型中加以體現(xiàn)。同時(shí)，“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下配電網(wǎng)的規(guī)劃將面臨更加豐富和多元化的規(guī)劃和優(yōu)化對(duì)象，除了傳統(tǒng)的變電站、網(wǎng)架外，還融入了充電樁與分布式電源選址定容等新元素，這些都將出現(xiàn)在配電網(wǎng)相應(yīng)的規(guī)劃決策模型中，使決策變量類型與數(shù)量大幅增長，科學(xué)規(guī)劃面臨巨大挑戰(zhàn)。

3）“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的運(yùn)行優(yōu)化:

（1）相較于電能流，交通流具有大延遲的特性，調(diào)度指令的下達(dá)可迅速改變配電網(wǎng)功率時(shí)空分布，但對(duì)交通流的作用則需要考慮運(yùn)行指令與激勵(lì)信號(hào)（信息流）在“人-車-樁-路-網(wǎng)”回路中的動(dòng)態(tài)演化過程，交通流可能會(huì)在數(shù)十分鐘乃至數(shù)小時(shí)后才發(fā)生改變，嚴(yán)重時(shí)甚至引發(fā)交通阻塞。該問題在連續(xù)時(shí)間斷面下，存在明顯的時(shí)序相關(guān)性。如何在配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化過程中考慮上述過程，實(shí)現(xiàn)電能流與交通流之間的動(dòng)態(tài)均衡，需要新的技術(shù)手段。

（2）動(dòng)態(tài)化的約束條件。電力-交通融合形態(tài)的不確定性、多利益主體博弈等動(dòng)態(tài)因素大量出現(xiàn)，使得運(yùn)行優(yōu)化問題從單一斷面發(fā)展為具有時(shí)空標(biāo)度的動(dòng)態(tài)連續(xù)問題，計(jì)算求解復(fù)雜。

（3）多樣化的運(yùn)行場(chǎng)景、多類型影響因素的耦合與交織使運(yùn)行優(yōu)化問題必須考慮更加復(fù)雜多樣的場(chǎng)景需求。如何將不同技術(shù)需求進(jìn)行有效的集成，提出考慮“人-車-樁-路-網(wǎng)”多種因素融合下的配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方法，已成為亟待解決的關(guān)鍵問題。

3 “人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)

面對(duì)上述挑戰(zhàn)，需要在現(xiàn)有配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)的基礎(chǔ)上，以電力-交通-信息環(huán)節(jié)的有機(jī)協(xié)同為技術(shù)手段，形成有效的“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下基于靈活域的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化理論、方法和技術(shù)，全面提升DTIS 規(guī)劃和運(yùn)行的安全性、經(jīng)濟(jì)性和靈活性。如圖6 所示，本文將從靈活性建模、靈活域構(gòu)建及預(yù)測(cè)、協(xié)同規(guī)劃和運(yùn)行優(yōu)化4 個(gè)方面對(duì)DTIS 規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)展開討論。其中，靈活性建模、靈活域構(gòu)建及預(yù)測(cè)可為其他關(guān)鍵技術(shù)提供“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下靈活性的量化分析結(jié)果，在此基礎(chǔ)上，通過協(xié)同規(guī)劃確保全壽命周期內(nèi)DTIS 不同規(guī)劃目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，并通過配電網(wǎng)-交通網(wǎng)多速率分層協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化實(shí)現(xiàn)DTIS 的高效、安全運(yùn)行。

圖6 “人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下配電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)Fig.6 Key technology framework for planning and operation optimization of distribution network under deep coupling of drivers， vehicles， piles， traffic and networks

3.1 “人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合靈活性建模技術(shù)

DTIS 電能流-交通流-信息流的耦合與動(dòng)態(tài)交互受到配電網(wǎng)-交通網(wǎng)物理屬性差異、動(dòng)態(tài)多時(shí)間尺度、差異化運(yùn)行模式，以及EV 用戶主觀行為等隨機(jī)因素的影響，具有極強(qiáng)的混雜性和強(qiáng)非線性，且不同階段會(huì)演化出不同的“形變”，并產(chǎn)生一定的動(dòng)態(tài)性和趨勢(shì)性，難以完全由數(shù)學(xué)解析形式表達(dá)。同時(shí)，DTIS 涉及不同主體，耦合靈活性需充分考慮各主體不同的利益訴求，綜合考慮各要素內(nèi)部及其靈活調(diào)節(jié)特性等的靜/動(dòng)態(tài)安全性約束，計(jì)及大量不確定性因素的影響。

當(dāng)前研究重點(diǎn)關(guān)注電力與交通系統(tǒng)的耦合機(jī)理。文獻(xiàn)［40-41］對(duì)互聯(lián)視角下的電力-交通融合網(wǎng)絡(luò)協(xié)同進(jìn)行了探討，并指出人為因素的不確定性是電網(wǎng)與交通網(wǎng)融合的難點(diǎn)問題；文獻(xiàn)［42］建立了車-網(wǎng)互動(dòng)過程中的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，建立了車-網(wǎng)互動(dòng)過程的因果回路圖，明確了EV 與電網(wǎng)間的電能流-信息流關(guān)系。文獻(xiàn)［43］借助復(fù)雜系統(tǒng)理論探究了電力網(wǎng)與通信網(wǎng)的耦合特征；文獻(xiàn)［44-45］借助流的“勢(shì)”與“阻”的概念，提出了系統(tǒng)物質(zhì)流-能量流-信息流-資金流的多流協(xié)同與多級(jí)優(yōu)化分析模型。“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的DTIS 是一種典型的復(fù)雜系統(tǒng)，電能流-交通流-信息流多流動(dòng)態(tài)融合交織且夾雜高維隨機(jī)不確定性，使得系統(tǒng)耦合機(jī)理分析變得更為困難。如何在“流視域”視角下分析DTIS耦合機(jī)理，亟待進(jìn)一步研究。針對(duì)配電網(wǎng)靈活性建模，文獻(xiàn)［46］研究了靈活性資源空間分布對(duì)配電網(wǎng)靈活性的影響；文獻(xiàn)［47］定性分析了配電網(wǎng)靈活性的影響因素，從電源、配電網(wǎng)、負(fù)荷3 個(gè)方面建立了靈活性指標(biāo)體系；文獻(xiàn)［48］構(gòu)建了有源配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)多級(jí)靈活性模型，提出了運(yùn)行靈活域的概念。現(xiàn)有研究從不同角度對(duì)配電網(wǎng)靈活性建模進(jìn)行了深入研究，但總體來看，建模方法仍難以滿足“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)靈活性建模需求。具體表現(xiàn)為:1）靈活性資源獨(dú)立建模，尚未形成標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的靈活性模型；2）應(yīng)用場(chǎng)景單一且基本未考慮配電網(wǎng)多時(shí)間尺度運(yùn)行需求。

為解決上述問題，需結(jié)合DTIS 的實(shí)際特征，從以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合靈活性建模關(guān)鍵技術(shù)突破:

1）需要明晰電能流-交通流-信息流在“人-車-樁-路-網(wǎng)”之間的耦合模式與交互機(jī)理，建立包含結(jié)構(gòu)屬性、流通屬性、時(shí)空屬性以及動(dòng)態(tài)性與趨勢(shì)性的多流分布及動(dòng)力學(xué)特性分析模型，剖析耦合交互特性隨著時(shí)間推移、空間分布、應(yīng)用場(chǎng)景變化而變化的特性。

2）確定“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下配電網(wǎng)靈活性的來源、組成及通用內(nèi)涵，提出靈活性在配電網(wǎng)關(guān)鍵參數(shù)空間（節(jié)點(diǎn)、線路及系統(tǒng)全局）的降維表達(dá)方法，研究“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合靈活性在配電網(wǎng)不同應(yīng)用場(chǎng)景下的多維度響應(yīng)機(jī)理，建立“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合靈活性與配電網(wǎng)典型應(yīng)用場(chǎng)景之間的映射關(guān)系。

3）研究滿足配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化應(yīng)用場(chǎng)景的“人-車-樁-路-網(wǎng)”協(xié)同靈活性統(tǒng)一建模方法，給出靈活性模型參數(shù)定義及辨識(shí)方法，從不同角度定性和定量描述靈活性的多時(shí)空尺度響應(yīng)特征，給出不同場(chǎng)景下靈活性的關(guān)鍵量化指標(biāo)與計(jì)算方法。

3.2 多模態(tài)信息融合的靈活域高效構(gòu)建及預(yù)測(cè)技術(shù)

“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的配電網(wǎng)靈活域面臨著跨電力-交通系統(tǒng)的海量不確性因素，靈活域邊界的獲取更加復(fù)雜，靈活域的狀態(tài)空間尚無明確定義。如何結(jié)合配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化需求，優(yōu)選配電網(wǎng)狀態(tài)空間對(duì)靈活域進(jìn)行表征，目前尚無成熟的方法。同時(shí)，靈活域邊界會(huì)隨著相關(guān)參數(shù)的變化產(chǎn)生相應(yīng)的演化，剖析其存在性、封閉性、連續(xù)性、空洞性的拓?fù)鋵W(xué)性質(zhì)至關(guān)重要。同時(shí)，配電網(wǎng)靈活域狀態(tài)空間維度高，邊界計(jì)算面臨“人-車-樁-路-網(wǎng)”相互交織的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性與強(qiáng)非線性，導(dǎo)致靈活域邊界的計(jì)算面臨著難以承受的計(jì)算量。對(duì)其中某些關(guān)鍵環(huán)節(jié)模型的過度簡化不利于分析其耦合關(guān)聯(lián)特性，難以滿足靈活域邊界的精準(zhǔn)計(jì)算需求，但過于復(fù)雜又會(huì)增加靈活域邊界的計(jì)算與求解難度，二者權(quán)衡較難，亟需高效實(shí)用化的計(jì)算與表征方法。

有研究從“流視域”的角度對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化分析［49］，各主體之間僅傳遞“域”空間邊界信息，可避免大量隱私數(shù)據(jù)的跨主體交互。文獻(xiàn)［48］采用靈活域描述配電網(wǎng)的運(yùn)行靈活性，但針對(duì)“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下的配電網(wǎng)靈活性研究仍處于定性描述的初步探索階段，缺乏支撐配電網(wǎng)靈活性量化計(jì)算的分析方法。通常，靈活性量化的計(jì)算較為復(fù)雜，常建模為多時(shí)間尺度下的隨機(jī)優(yōu)化問題［50-51］；文獻(xiàn)［52］從供需平衡等角度提出靈活性評(píng)估指標(biāo)，并基于K均值場(chǎng)景聚類來簡化計(jì)算復(fù)雜度；文獻(xiàn)［53］基于魯棒優(yōu)化，將系統(tǒng)隨機(jī)運(yùn)行優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為確定性優(yōu)化問題。然而，魯棒優(yōu)化僅考慮了隨機(jī)優(yōu)化問題的邊界解，未能描述系統(tǒng)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的具體靈活性裕度，特別是在隨機(jī)變量預(yù)測(cè)出現(xiàn)誤差時(shí)，難以對(duì)靈活性進(jìn)行準(zhǔn)確量化。采用靈活域描述配電網(wǎng)靈活性時(shí)，配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化問題可轉(zhuǎn)化為靈活域空間內(nèi)的最優(yōu)解求解問題。然而，靈活域邊界具有強(qiáng)非線性與非凸特性微分拓?fù)湫再|(zhì)，最優(yōu)解的搜索空間極大。如何實(shí)現(xiàn)靈活域邊界降維、近似逼近等實(shí)用化計(jì)算，以及如何在復(fù)雜運(yùn)行工況下對(duì)“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)靈活域進(jìn)行準(zhǔn)確、高效預(yù)測(cè)，相關(guān)技術(shù)亟待進(jìn)一步突破。

基于上述需求，需要從以下幾方面實(shí)現(xiàn)“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合下配電網(wǎng)靈活域計(jì)算及預(yù)測(cè)的突破:

1）定義靈活域的高維狀態(tài)空間，研究“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下配電網(wǎng)靈活域邊界的計(jì)算方法，面向規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化需求，實(shí)現(xiàn)靈活域在配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)空間、網(wǎng)絡(luò)空間以及系統(tǒng)全局的映射和降維表征。同時(shí)，剖析靈活域邊界的動(dòng)態(tài)演化及拓?fù)鋵W(xué)性質(zhì)，分析其隨應(yīng)用場(chǎng)景、時(shí)間推移、運(yùn)行工況變化時(shí)的變化情況，解析靈活域的存在性、封閉性、空洞性演化機(jī)理。

2）研究配電網(wǎng)靈活域在不同應(yīng)用場(chǎng)景下狀態(tài)空間的聚合與空間映射降維技術(shù)，實(shí)現(xiàn)靈活域邊界追蹤，研究基于空間劃分與數(shù)據(jù)和機(jī)理模型混合驅(qū)動(dòng)的局部靈活域?qū)嵱没萍叭朱`活域重組方法，減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)。

3）研究基于統(tǒng)一置信度的靈活域邊界多時(shí)間尺度預(yù)測(cè)方法，對(duì)配電網(wǎng)不同空間尺度（節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)全局等）、不同時(shí)間尺度（秒-分鐘-小時(shí)-日-月-年）下的靈活域邊界演化特征進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，滿足配電網(wǎng)規(guī)劃及運(yùn)行優(yōu)化的不同需求。

3.3 基于靈活域的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃技術(shù)

靈活性視角下，配電網(wǎng)規(guī)劃需解決如何通過對(duì)各種靈活性資源進(jìn)行集成利用，使配電網(wǎng)具備在中長期尺度不確定性影響下的能量靈活平衡能力。引入靈活域可使配電網(wǎng)規(guī)劃方案在經(jīng)濟(jì)性、可靠性、低碳性等方面具備更強(qiáng)的不確定性應(yīng)對(duì)能力，確保全壽命周期內(nèi)配電網(wǎng)各類規(guī)劃目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，避免大量補(bǔ)償投資風(fēng)險(xiǎn)?！叭?車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下，配電網(wǎng)規(guī)劃需要考慮多主體博弈及不確定性運(yùn)行策略所引入的復(fù)雜性。此時(shí)，配電網(wǎng)的規(guī)劃對(duì)象和利益主體不僅包括配電網(wǎng)投資方、運(yùn)營方、使用方和監(jiān)管方在內(nèi)的多元主體，還融入了EV 用戶、充電樁運(yùn)營商、通信服務(wù)商等各類主體不同的利益訴求，并呈現(xiàn)出多方深度博弈的態(tài)勢(shì)，規(guī)劃方案要充分考慮實(shí)際運(yùn)行中多主體博弈與各種不確定性運(yùn)行策略的影響，避免資源的浪費(fèi)和閑置。因此，如何在規(guī)劃階段就充分計(jì)及上述因素影響，基于靈活域使規(guī)劃方案能夠充分挖掘和有效利用各種靈活性資源，應(yīng)對(duì)不確定性因素的影響，以降低建設(shè)成本、提高投資效益，是亟須解決的關(guān)鍵點(diǎn)。

針對(duì)多主體參與的配電網(wǎng)規(guī)劃，現(xiàn)有研究主要采用博弈論方法權(quán)衡多主體利益訴求［54-57］。例如，文獻(xiàn)［58］以運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，建立了EV、光伏充電站以及配電網(wǎng)三方非合作博弈的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［59］提出了基于動(dòng)態(tài)博弈的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃與光儲(chǔ)選址定容的雙層交替優(yōu)化方法，優(yōu)化了電網(wǎng)運(yùn)營方與電源建設(shè)方在決策時(shí)間上的先后順序；文獻(xiàn)［60］通過引入虛擬博弈者，提出考慮多主體博弈的增量配電網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷”協(xié)同規(guī)劃方法。常見的配電網(wǎng)規(guī)劃不確定建模方法包括場(chǎng)景法［61-62］、隨機(jī)規(guī)劃［63］、魯棒優(yōu)化［64-68］和模糊規(guī)劃［69-70］等。場(chǎng)景法通常對(duì)問題中的不確定變量采用數(shù)學(xué)工具加以量化描述，將不確定性規(guī)劃轉(zhuǎn)為以期望最小為目標(biāo)的規(guī)劃問題；隨機(jī)規(guī)劃將不確定參數(shù)處理為一個(gè)隨機(jī)不確定集合，根據(jù)決策規(guī)則的不同分為期望值模型、機(jī)會(huì)約束規(guī)劃和相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃3 種；魯棒優(yōu)化無須得到不確定變量的具體概率分布，而是采用不確定集給定不確定參數(shù)的邊界，尋找極端魯棒場(chǎng)景進(jìn)行決策，約束條件嚴(yán)格成立，規(guī)劃方案較為保守；模糊規(guī)劃將目標(biāo)函數(shù)與約束用模糊集合進(jìn)行模糊化，處理為軟約束，并采用隸屬度函數(shù)描述約束滿足的程度［71］，但需要依據(jù)個(gè)人決策來給定不確定參數(shù)的模糊隸屬度函數(shù)。然而，上述方法未充分考慮如何利用“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的靈活域支撐配電網(wǎng)規(guī)劃，具體表現(xiàn)為未考慮多主體博弈與配電網(wǎng)靈活域的關(guān)系，以及如何在強(qiáng)不確定性環(huán)境下提升配電網(wǎng)靈活性以拓展配電網(wǎng)運(yùn)行靈活域邊界，相關(guān)工作仍有待進(jìn)一步深入。

為此，亟須突破基于靈活域的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃技術(shù)，具體包括:

1）研究中長期尺度下配電網(wǎng)“節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)”靈活性供應(yīng)與需求的量化匹配機(jī)理，分析“節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)”靈活域?qū)ε潆娋W(wǎng)規(guī)劃模型所需功率/電量等邊界條件的影響。

2）研究面向靈活性提升的充電樁與分布式電源的時(shí)空布點(diǎn)與容量優(yōu)化配置方法，研究靈活域約束下考慮多主體博弈與運(yùn)行策略耦合影響的配電網(wǎng)架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與擴(kuò)容規(guī)劃方法，實(shí)現(xiàn)增量/存量配電網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)新建和網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容、“人-車-樁-路-網(wǎng)”各主體間的有機(jī)協(xié)同。

3）研究基于配電-交通融合大數(shù)據(jù)的EV 負(fù)荷特征挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用戶交通出行及充電行為特征精準(zhǔn)辨識(shí)、EV 充電負(fù)荷發(fā)展預(yù)測(cè)、多時(shí)間尺度充電負(fù)荷需求場(chǎng)景設(shè)計(jì)等，為中長期配電網(wǎng)規(guī)劃提供更精確的充電需求信息；充分發(fā)掘配電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c地理數(shù)據(jù)等多模態(tài)異構(gòu)信息，研究多模態(tài)大數(shù)據(jù)融合支撐下的配電網(wǎng)及充電樁的多時(shí)空尺度演進(jìn)規(guī)劃技術(shù)，包括基于大數(shù)據(jù)的充電樁與配電網(wǎng)多階段協(xié)同規(guī)劃、多階段投資效益預(yù)測(cè)與決策、投資效果后評(píng)價(jià)等。

3.4 基于靈活域的多速率分層協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)

EV 具有良好的移動(dòng)儲(chǔ)能特性，使得靈活域及其邊界在“節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)”不同時(shí)空尺度呈現(xiàn)出復(fù)雜的演化特征。EV 在有序調(diào)度過程中，受到交通網(wǎng)結(jié)構(gòu)、擁堵狀態(tài)和交通管制政策的影響，直接影響EV 行駛路徑，而EV 充放電地點(diǎn)和時(shí)間選擇又會(huì)顯著影響充電負(fù)荷的時(shí)空分布，進(jìn)而影響配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)；反之，充電樁位置、容量、電價(jià)和充電排隊(duì)時(shí)間也會(huì)影響EV 用戶的出行計(jì)劃和行駛行為，并反過來影響交通網(wǎng)的流量分布［72-75］。同時(shí)，對(duì)于配電、交通不同系統(tǒng)中的設(shè)備，其控制特性、變工況運(yùn)行能力以及在運(yùn)行優(yōu)化中所起的作用各不相同，不同設(shè)備若采用統(tǒng)一的調(diào)度指令周期（速率），在實(shí)際執(zhí)行時(shí)會(huì)存在一定的技術(shù)限制，并可能導(dǎo)致部分設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用因頻繁調(diào)節(jié)而大幅增加，影響系統(tǒng)整體運(yùn)行的安全性與經(jīng)濟(jì)性。為此，有必要彌補(bǔ)不同系統(tǒng)采用相同調(diào)度指令周期的不足，結(jié)合系統(tǒng)、設(shè)備特性，選擇恰當(dāng)?shù)恼{(diào)度指令周期（速率），從而實(shí)現(xiàn)橫向配電與交通系統(tǒng)間、縱向系統(tǒng)與設(shè)備間的協(xié)調(diào)運(yùn)行。

當(dāng)前研究集中于EV 充放電引導(dǎo)和電力-交通協(xié)同的配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方面［76-78］。針對(duì)前者，文獻(xiàn)［79］利用電力和交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提出了一種EV 快速充電引導(dǎo)策略，以減小對(duì)配電網(wǎng)的沖擊；文獻(xiàn)［80］提出基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的在途EV 快速充電引導(dǎo)策略，以最小化出行成本為目標(biāo)優(yōu)化EV 行駛路徑和充電行為；文獻(xiàn)［81］綜合考慮用戶出行和配電網(wǎng)需求，提出基于電力-交通實(shí)時(shí)信息感知的EV 多目標(biāo)充電引導(dǎo)策略；文獻(xiàn)［82-83］通過對(duì)EV 的慢速充放電引導(dǎo)，提升配電網(wǎng)可再生能源消納水平。隨著EV 滲透率提升，考慮電力-交通協(xié)同的配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化研究已成為必然趨勢(shì)。國內(nèi)外在這方面已開展了大量研究。例如，文獻(xiàn)［84-85］采用用戶均衡模型和交通仿真模型來改善EV 的時(shí)空分布，以此作為參數(shù)輸入進(jìn)行配電網(wǎng)最優(yōu)潮流計(jì)算，實(shí)現(xiàn)降損目標(biāo)；文獻(xiàn)［86］基于靜態(tài)交通模型，研究了電力網(wǎng)-交通網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行問題，通過最優(yōu)潮流計(jì)算模型與最優(yōu)交通分配模型相互進(jìn)行價(jià)格參數(shù)傳遞迭代尋優(yōu)，在降低配電網(wǎng)網(wǎng)損的同時(shí)減少交通擁堵。盡管這種方式可在一定程度上實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)-交通網(wǎng)的協(xié)同運(yùn)行，但未能結(jié)合靈活域邊界隨相關(guān)參數(shù)的動(dòng)態(tài)演化過程，難以支撐DTIS 多主體的綜合最優(yōu)。不僅如此，大量高維參數(shù)傳遞過程會(huì)帶來過大的通信和數(shù)據(jù)模態(tài)轉(zhuǎn)換負(fù)擔(dān)，也不利于運(yùn)行方案實(shí)施。多速率分層協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化是解決上述問題的可行思路之一，這里的多速率是指配電、交通不同子系統(tǒng)以不同的速率運(yùn)行或響應(yīng)的過程，包括混合分辨率建模和混合指令周期調(diào)度兩層含義。其中，混合分辨率建模采用與配電網(wǎng)、交通網(wǎng)動(dòng)態(tài)過程相匹配的模型分辨率，分別刻畫電潮流和交通流的動(dòng)態(tài)過程，以平衡模型的精確度與問題求解的復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)DTIS 動(dòng)態(tài)過程的協(xié)同優(yōu)化；混合指令周期調(diào)度立足于電潮流和交通流的傳輸特性差異，以及不同系統(tǒng)內(nèi)部多類型設(shè)備的運(yùn)行特性差異，兼顧確定性的影響，確定各子系統(tǒng)的最佳調(diào)度指令周期，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)-交通網(wǎng)間的協(xié)調(diào)運(yùn)行。

為此，需重點(diǎn)研究基于靈活域的多速率分層協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)，包括如下內(nèi)容:

1）基于分解協(xié)同理論，研究基于多時(shí)空尺度靈活域的配電網(wǎng)分層協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化架構(gòu)，明確各層各單元間信息流、能量流、交通流的多路徑多向交互種類及交互模式。

2）研究EV 用戶對(duì)交通狀況、充電服務(wù)信息、激勵(lì)機(jī)制信息等的感知與彈性行為決策模型，研究面向配電網(wǎng)多時(shí)間尺度應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景（調(diào)峰、調(diào)壓、可再生能源消納等）靈活性提升的EV 充放電靈活性有序引導(dǎo)策略，在有限時(shí)間內(nèi)優(yōu)化得到時(shí)空激勵(lì)價(jià)格、路徑導(dǎo)航等決策信息的可行解。

3）在靈活域預(yù)測(cè)邊界的約束下，研究基于復(fù)雜相依網(wǎng)絡(luò)理論的配電網(wǎng)與交通網(wǎng)統(tǒng)一運(yùn)行優(yōu)化建模方法，研究計(jì)及電能流-交通流動(dòng)態(tài)均衡的配電網(wǎng)多速率分層協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)-交通網(wǎng)在時(shí)空兩個(gè)層面的協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行，同時(shí)達(dá)到保障配電網(wǎng)運(yùn)行安全性、改善交通網(wǎng)運(yùn)行效率的目的。

4 結(jié)語

伴隨著能源轉(zhuǎn)型的步伐，“人-車-樁-路-網(wǎng)”在信息協(xié)同下的深度耦合將是配電網(wǎng)未來發(fā)展的重要態(tài)勢(shì)。受到電能流-交通流多時(shí)空、多耦合、多動(dòng)態(tài)特性，以及時(shí)變延遲、強(qiáng)非線性、強(qiáng)不確定性、多主體等復(fù)雜因素的影響，電力-交通耦合下的配電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行優(yōu)化面臨著新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法既難以充分挖掘“人-車-樁-路-網(wǎng)”耦合所引入的大量靈活性資源，以實(shí)現(xiàn)不同能源及信息環(huán)節(jié)的互補(bǔ)協(xié)同，又無法有效應(yīng)對(duì)大量復(fù)雜隨機(jī)性所帶來的規(guī)劃和運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，難以適應(yīng)未來DTIS 的發(fā)展需求，這也成為亟待解決的關(guān)鍵問題。

本文面向“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化問題，從配電-交通融合下的形態(tài)演化驅(qū)動(dòng)力入手，闡述了“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下配電網(wǎng)的形態(tài)演化特征，分析了新形態(tài)下配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化所面臨的新挑戰(zhàn)，并以靈活域的形式來刻畫電能流-交通流-信息流有序協(xié)同下，配電網(wǎng)在“節(jié)點(diǎn)-網(wǎng)絡(luò)-系統(tǒng)”多維空間上的電力/電量靈活調(diào)節(jié)潛力。進(jìn)而，針對(duì)耦合靈活性建模、靈活域構(gòu)建及預(yù)測(cè)、協(xié)同規(guī)劃、運(yùn)行優(yōu)化4 個(gè)方面關(guān)鍵技術(shù)展開討論，并對(duì)相關(guān)技術(shù)問題的研究方向進(jìn)行了展望。希望“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合下的配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)的研究，能在綜合考慮EV 用戶彈性決策行為的基礎(chǔ)上，充分釋放“人-車-樁-路-網(wǎng)”深度耦合所帶來靈活性對(duì)配電網(wǎng)多場(chǎng)景規(guī)劃和運(yùn)行優(yōu)化的支撐潛力，實(shí)現(xiàn)DTIS 的綜合價(jià)值最優(yōu)。