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2、項目背景

雙碳背景下，工信部于2021年印發(fā)了《關(guān)于啟動新能源汽車換電模式應(yīng)用試點工作的通知》，決定啟動應(yīng)用試點工作，以國家電投、三峽電力、上汽、一汽、三一、中聯(lián)重科、寧德時代等為代表的企業(yè)，紛紛布局電動重卡領(lǐng)域。電動重卡已成“碳達(dá)峰”“碳中和”的重要解決方案和發(fā)展趨勢。

受續(xù)航里程限制，在物流短倒場景中使用換電重卡是當(dāng)前重點的可行模式。電動重卡在這些場景（如礦山、電廠、鋼鐵廠等）中持續(xù)投入運營，電動重卡的調(diào)度問題隨之而來，而國內(nèi)在電動重卡調(diào)度算法、系統(tǒng)上缺乏成熟的研發(fā)成果。

本項目《基于低碳運營的電動重卡智能調(diào)度算法及系統(tǒng)》，聚焦解決電動重卡調(diào)度的以下問題：一、如何縮減短倒作業(yè)的裝卸排隊時長；二、如何充分發(fā)揮換電站的服務(wù)能力；三、電動重卡在何時、何地進(jìn)行換電以減少排隊時長和換電沿途的電力消耗；四、電動重卡運營中如何滿足短倒業(yè)務(wù)的時效性、經(jīng)濟(jì)性及其他方面的述求。

針對上述問題，本項目建立了車貨匹配量化模型、電動重卡的換電模式與換電站的選擇模型、業(yè)務(wù)調(diào)度與換電結(jié)合的多目標(biāo)組合優(yōu)化模型，并設(shè)計相應(yīng)算法求解，推出電動重卡智能業(yè)務(wù)調(diào)度與換電管理的軟件產(chǎn)品。

3、項目內(nèi)容

（1）車貨匹配規(guī)則

物流企業(yè)運營電動重卡前，一般先采購電動牽引車頭，車廂或車板則需根據(jù)短倒場景中貨物特點進(jìn)行定制購買（如中翻、側(cè)翻的自卸車板等），再為車板/車廂安裝輔助設(shè)備（如低隔熱圍擋、苫布等）。不同的車板/車廂、輔助設(shè)備所服務(wù)的貨物特征各有不同，因此需對電動重卡和貨物的特征以及車貨匹配規(guī)則進(jìn)行定義和研究。

（2）業(yè)務(wù)調(diào)度與換電的融合

受限于續(xù)航能力，電動重卡在運輸任務(wù)執(zhí)行的前（裝貨前）、中（運輸中）、后（卸貨后）階段，都可能需要換電。為保證調(diào)度方案順利執(zhí)行，需研究運輸任務(wù)與換電站之間的關(guān)系，將調(diào)度方案與換電方案融合。

（3）業(yè)務(wù)調(diào)度于換電融合模式的量化決策模型

換電站在地理位置上分布于不同場所，換電站建設(shè)的服務(wù)能力不同（輛/小時），因此，需要研究：如何為一個具體的運輸任務(wù)，量化、評價最優(yōu)的業(yè)務(wù)調(diào)度與換電的融合模式，并在具體的模式下從多個備選換電站中選擇合適的換電站，以減少車輛無效排隊和無效行駛。

（4）電動重卡業(yè)務(wù)調(diào)度的優(yōu)化目標(biāo)及數(shù)學(xué)模型

電動重卡的業(yè)務(wù)調(diào)度，在滿足1）中車貨匹配規(guī)則的前提下，有如下常規(guī)優(yōu)化目標(biāo)：經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)，如成本最低、車次最少等；效率性指標(biāo)，如裝卸排隊時間最短、就近原則等；服務(wù)滿意度指標(biāo)，如盡可能在規(guī)定時間送達(dá)、緊急任務(wù)優(yōu)先等。也有其獨有的優(yōu)化目標(biāo)，如縮短電動重卡在換電站的無效排隊時間，減少因換電帶來的無效行駛距離，提高換電站的服務(wù)能力等。如何定義、量化上述目標(biāo)，并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，是研究重點。

（5）電動重卡的多目標(biāo)智能調(diào)度算法

對4）中的多目標(biāo)組合優(yōu)化模型，設(shè)計一套在計算機(jī)求解時效上滿足實際調(diào)度需求（秒級以內(nèi)）的算法，使前述方法快速求解、輸出調(diào)度方案，是研究的另一重點。

（6）基于低碳運營的電動重卡智能調(diào)度信息系統(tǒng)

針對1、2、3、4、5中的研究范圍和內(nèi)容，研發(fā)出一套電動重卡的智能調(diào)度系統(tǒng)是本項目的最終產(chǎn)物。

4、關(guān)鍵技術(shù)4.1電動重卡能力特征集合與業(yè)務(wù)需求特征集合

車貨匹配規(guī)則首先要解決什么樣的車能執(zhí)行什么樣的業(yè)務(wù)問題，因此，本項目一方面對車板/車廂的類型、輔助設(shè)備的類型、長寬高、電動卡車的續(xù)航里程屬性等進(jìn)行了定義和編碼，以構(gòu)建車輛的能力特征集合(Vehicle Capacity Set)；另一方面，對調(diào)度任務(wù)所需求的車型、輔助設(shè)備類型、長寬高、重量、距離、裝卸點經(jīng)緯度等進(jìn)行了定義和編碼，以形成任務(wù)的需求特征集合(Requirement Characteristics Set)，如下表所示。

4.2車貨匹配規(guī)則及應(yīng)用

本項目構(gòu)建了車輛的能力特征集合（Vehicle Capacity Set）和任務(wù)的需求特征集合（Requirement Characteristics Set），并將車貨匹配規(guī)則劃分兩類：硬約束（based on hard constraints）規(guī)則和軟約束（based on soft constraints）規(guī)則。應(yīng)用時，處理如下：

一、針對硬性約束（based on hard constraints）的規(guī)則，將車輛能力特征集合的元素與任務(wù)需求特征集合的對應(yīng)元素進(jìn)行嚴(yán)格匹配；

二、對于軟性約束（based on soft constraints）的規(guī)則，則采取計算軟性約束的匹配滿意度。

4.3 業(yè)務(wù)調(diào)度、換電融合模式及量化決策模型

結(jié)合實際調(diào)研和邏輯推理，本項目定義了三種業(yè)務(wù)調(diào)度、換電的融合模式。

對于任意一個給定的具體運輸任務(wù)，需要決策兩個問題：一、選擇哪種模式？二、每種模式下有多個備選換電站，選擇哪個換電站？據(jù)此，本項目建立了如下的數(shù)學(xué)評價模型。 

上述決策模型目標(biāo)為：

一、減少電動重卡的電耗（空車行駛、重車行駛）；

二、減少車輛換電排隊等待時間。

模型中涵蓋了如下參數(shù)：目標(biāo)一目標(biāo)二的權(quán)重、各路段空車行駛距離、各路段重車行駛距離、空車行駛平均電耗、重車行駛平均電耗、各備選換電站的預(yù)計排隊時長、排隊時長-電耗轉(zhuǎn)換系數(shù)。

4.3 優(yōu)化目標(biāo)與調(diào)度模型

除了建立車輛能力特征向量、任務(wù)需求特征向量的量化指標(biāo)外，本項目研究了以下調(diào)度目標(biāo)：一、優(yōu)先滿足緊急任務(wù)；二、就近原則；三、避免裝卸貨擁堵；四、優(yōu)先滿足任務(wù)的計劃精度；五、換電站車輛排隊時間最短。

結(jié)合調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)、車貨匹配規(guī)則、換電融合模式、備選換電站的選擇等研究，本項目建立了上述的調(diào)度優(yōu)化模型。

5、創(chuàng)新點

技術(shù)創(chuàng)新

（1）構(gòu)建車輛的能力特征集合（Vehicle Capacity Set）和任務(wù)的需求特征集合（Requirement Characteristics Set），為車貨匹配提供詳細(xì)依據(jù)；

（2）將車貨匹配規(guī)則，分為硬約束（based on hard constraints）規(guī)則和軟約束（based on soft constraints），并研究各自的匹配和計算方法；

（3）提出電動卡車的3類業(yè)務(wù)調(diào)度與換電融合的模式，并建立給定具體運輸任務(wù)時，各模式下的備選換電站選擇的數(shù)學(xué)模型；

（4）提出電動卡車在短倒運輸場景下的5類核心優(yōu)化目標(biāo)，并建立多目標(biāo)組合優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。   

應(yīng)用創(chuàng)新

（1）設(shè)計相關(guān)智能算法，并開發(fā)了一套基于低碳運營的開放式調(diào)度軟件產(chǎn)品，使業(yè)務(wù)相關(guān)方能夠在線協(xié)同，在國內(nèi)率先推出電動重卡的業(yè)務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。

（2）車貨匹配的量化決策。

6、經(jīng)濟(jì)社會效益

（1）減少碳排放：在已試點的項目中，電動重卡因行駛距離節(jié)省帶來的平均碳排放減少：32.5噸/年；

（2）提升車輛運轉(zhuǎn)效率：電動重卡平均車次提升：0.5天/車次；電動重卡平均行駛距離減少15%：車輛運營成本降低4%，車輛營收增加20%；

（3）提升業(yè)務(wù)協(xié)同效率：業(yè)務(wù)執(zhí)行無紙化，減少紙張使用；多角色在線協(xié)同，減少人員無效流動；

（4）改善調(diào)度管理：對業(yè)務(wù)和車輛的定量化研究，系統(tǒng)實現(xiàn)自動匹配和調(diào)度優(yōu)化，減少50%調(diào)度人力資源投入。