Эффективное расписание зарядки через координацию автопоездов электромобилей и станций зарядки

Почему более разумная зарядка важна для обычных водителей

По мере увеличения числа электромобилей быстрая и удобная зарядка станет столь же важной, как сегодня поиск заправки. В этом исследовании рассматривается, что происходит, когда зарядными пунктами у обочины пользуются не только отдельные электромобили, но и плотно сгруппированные их скопления, известные как платоны. Координируя движение этих автомобилей и места их остановок для подзарядки, авторы показывают, что можно сократить потери времени, избежать длинных очередей на загруженных станциях и эффективнее использовать существующее зарядное оборудование.

Смешанное движение на дорогах завтрашнего дня

Работа представляет близкое будущее, где по трассам движутся два вида электрического трафика. Один — обычные автомобили с водителями, которые сами решают, когда и где заряжаться. Другой — организованные колонны автоматизированных транспортных средств — фургоны доставки, роботакси или корпоративные автопарки, движущиеся совместно с согласованной скоростью. Эти платоны экономят энергию и повышают пропускную способность дорог, но при заезде на станцию они могут занять сразу несколько зарядных точек, быстро перегружая местную емкость. Традиционные методы планирования рассматривают каждое транспортное средство как отдельного, независимого клиента и редко учитывают эффект скопления, который может превратить плавную сеть в систему с узкими местами.

Цифровой диспетчер для автомобилей и зарядок

Чтобы решить эту проблему, авторы предлагают интеллектуального диспетчера, который размещается в сети и связывается как с автомобилями, так и со станциями зарядки. С использованием связей «транспортное средство—инфраструктура», подобных современным сотовым сетям, автомобили и платоны периодически передают простую информацию — оставшуюся энергию батареи, желаемый объем зарядки и текущее положение. Диспетчер также знает планировку дорог, степень загруженности каждого участка и мощность, которую может выдавать каждая зарядная колонка. Скомбинировав эти данные, он назначает каждому автомобилю или платону конкретную станцию и предлагает подходящую скорость движения, стремясь минимизировать суммарное время на дорогу и на зарядку, при этом не допуская перегрузки отдельных станций.

Как работает интеллектуальное расписание

За кулисами система решает сложную задачу: кому и на какую станцию ехать и с какой скоростью должен двигаться каждый автомобиль или платон, чтобы добраться до станции, не разрядившись. Поскольку платоны занимают сразу несколько розеток, их назначения сильно влияют на возможности остальных участников. Авторы разбивают эту задачу на два чередующихся этапа. Сначала, используя метод поиска, вдохновленный поэтапным планированием, или более быстрый жадный эвристический прием, диспетчер выбирает назначения по станциям при условии, что ни одна станция не должна превышать число своих розеток, а каждое транспортное средство обязано выбрать ровно одну остановку. Затем, фиксируя эти назначения, оптимизационный алгоритм, вдохновленный роями, подбирает скорости движения отдельных автомобилей и платонов в пределах разрешенных ограничений, чтобы совместное влияние на энергопотребление, время в пути и время зарядки улучшалось. Процесс повторяется, постепенно уточняя оба решения, пока дальнейшие улучшения не становятся незначительными.

Что показывают моделирования о лучшей зарядке

Компьютерные эксперименты исследуют, как сработает эта координированная стратегия в различных реалистичных условиях. По сравнению с простыми правилами, такими как «всегда ехать к ближайшей свободной станции», или прямолинейными жадными выборами, предложенный метод стабильно сокращает общее время на дорогу и зарядку. Преимущества особенно заметны при большом числе платонов или при ограниченной емкости близлежащих станций. Результаты подчеркивают несколько практических выводов: распределение того же общего числа розеток по большему числу станций обычно уменьшает суммарное время, так как больше водителей может найти относительно близкую остановку; увеличение мощности зарядки предсказуемо сокращает сессии, но работает лучше в сочетании с интеллектуальным расписанием; а очень большие платоны, хоть и эффективные на дороге, могут резко увеличить задержки на станциях, если их зарядка не координируется тщательно.

Что это значит для будущих поездок на электромобилях

В обыденных терминах исследование показывает, что более разумная координация — а не только увеличение числа устройств — может сделать поездки на электромобилях быстрее и надежнее. Рассматривая колонны транспортных средств как полноправных участников плана зарядки и подбирая одновременно место их остановки и скорость движения, предложенная схема уменьшает перегруженность популярных станций и сокращает суммарный опыт «поездка плюс зарядка». По мере роста использования электромобилей и распространения платонирования в коммерческих парках такое совместное планирование может помочь городам и операторам трасс обеспечивать более плавные поездки без бесконечного добавления новых зарядных устройств, указывая путь к более эффективной и удобной электрической дорожной системе.

Цитирование: Qi, L., Wu, B., Li, S. et al. Efficient charging scheduling through coordination of electric vehicle platoons and charging stations. Sci Rep 16, 8773 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39376-9

Ключевые слова: зарядка электромобилей, платонирование транспортных средств, умный транспорт, планирование станций зарядки, оптимизация трафика