摘要：容量限制：变压器与线路功率上限难以通过简单扩容解决，需在现有电网架构下实现高效资源分配；电价波动：实时电价与可再生能源出力的不确定性导致运营成本难以预测，2025年欧洲某试点区域数据显示，光伏发电功率日内波动达78%，显著增加调度难度；电池特性：当电量（SoC
在全球"双碳"目标驱动下，交通运输行业正经历百年未有之变革。充电基础设施运营面临三大核心挑战：
容量限制：变压器与线路功率上限难以通过简单扩容解决，需在现有电网架构下实现高效资源分配；电价波动：实时电价与可再生能源出力的不确定性导致运营成本难以预测，2025年欧洲某试点区域数据显示，光伏发电功率日内波动达78%，显著增加调度难度；电池特性：当电量（SoC）超过80%后，充电功率呈非线性衰减，典型锂离子电池在SoC=95%时充电功率仅为标称值的32%。传统调度方法普遍忽略SoC依赖的峰值功率特性，导致功率分配超过车辆实际接受能力。香港中文大学团队的研究表明，此类方法会造成15-20%的充电容量浪费，并引发连锁反应：充电站运营成本上升18%，用户等待时间增加35%。
提出基于车辆离站时间的动态优先级队列管理机制：
将充电需求按剩余停车时间划分为4个优先级（0-15min、15-30min、30-60min、>60min）采用改进型Earliest Deadline First（EDF）算法，结合Lyapunov优化理论，在保证高优先级任务完成率的前提下，实现全局效率最优实验数据显示，该模型在1000辆规模场景下，可使98.3%的车辆在离站时电量达到目标值的95%以上建立电池充电功率非线性模型：
Pmax(t)=Prated×(1−0.95SoC(t))1.2
其中，Prated为电池标称峰值功率，当SoC达到95%时，充电功率降至额定值的30%以下。该模型通过实时采集电池电压、温度等参数，动态更新可接受功率上限。
设计基于虚拟队列的漂移加惩罚函数：
min[ΔL(t)+V⋅(Cgrid(t)+Cdeg(t))]
其中：
算法通过在线求解凸优化问题，实现每5分钟时段的动态调度，决策变量维度始终保持在O(1)，与车辆数量无关。
在德国亚琛工业大学搭建的硬件在环（HIL）测试平台上，对比5种主流算法：
算法类型完成率(%)平均成本($/kWh)计算时间(ms)本研究方法96.120.1828.7传统Lyapunov优化95.870.2159.2MPC预测控制96.050.188152.3EDF优先调度93.450.2417.8成本优化：在加州某实际充电站场景中，本方法使日均运营成本降低19.7%，较传统方法提升12.3%公平性保障：通过动态权重调整，使各车辆缺电量标准差控制在1.2kWh以内，显著优于LLF算法的2.8kWh可扩展性：在1000辆规模测试中，单次决策时间仅增加0.012秒，验证了算法的线性复杂度特性华为数字能源在四川北川建设的百兆瓦级超充站，采用本框架后实现：
充电桩利用率提升至89.3%，较行业平均水平高21.7%电网峰谷差率降低37%，通过动态调整充电功率，有效消纳光伏发电用户平均等待时间缩短至2.3分钟，较传统方法提升42%该研究为构建"车-桩-网"协同的新能源生态系统提供了理论支撑，其提出的动态优化框架已在深圳、慕尼黑等5个城市开展试点，累计服务车辆超过120万辆次，验证了其工业级应用价值。正如IEEE Smart Grid主席在评述中所言："这项工作标志着充电调度从静态规划向实时优化迈出了关键一步，为能源互联网的落地提供了重要技术支撑。"
来源：华远系统一点号