张学军，韩鹏

（山西大学电力与建筑学院，山西省 太原市 030013）

0 引言

随着交通电气化的发展，电动汽车（electric vehicle，EV）将替代燃油汽车成为主要的交通工具。大量EV 的充电需求不仅加大了电力网（power network，PN）的运行负担[1]，而且因充电而增加的通行需求对交通网（traffic network，TN）的运行也会产生额外影响[2-3]。EV 对PN 和TN 运行状况的影响的程度必将成为城市承载EV能力的主要制约因素。

EV 的大规模使用，不仅对PN 和TN 的运行产生巨大的影响，同时还使原来不甚相关的PN与TN 间产生了复杂的耦合关联，形成了“车−站−路−网”系统。系统中的关联耦合主要表现在：EV 充电增加了PN 的负荷和TN 的交通流量；充电站（charging station，CS）的配置、充电价格、TN 的结构和拥堵程度对EV 的电能消耗、行驶路径选择和CS 的充电负荷产生影响，从而影响充电负荷和交通流量的时空分布；充电负荷和交通流量的分布反过来又影响CS 充电价格的决策。

EV 充电对PN、TN 和CS 的影响与其在空间和时间2 个维度上分布的充电行为有密切关系。目前研究集中于应用充电价格引导EV 有序充电来优化PN 的运行状况方面。文献[4]假设响应分时电价的EV 的比例为常数，应用遗传算法求出了峰谷电价时段；文献[5-6]考虑充电费用、PN的安全性及用户满意度建立了分时充电电价优化模型；文献[7]建立了分时电价制度和电动汽车调度的主从博弈模型以平抑负荷均方差；文献[8-10]在优化模型中分别应用电量电价弹性矩阵、响应度和负荷转移率描述了EV 驾驶员对电价的响应。

PN 和TN 是现代城市基础设施的重要组成部分。……