中国电力科学研究院 李德智：AI赋能的城市车网互动协同调控关键技术与实践-260920

DSDSsnGeGNSHurUNOFADELYSUPPORTNGT汇DEVLO2MNToAYEYPEENERGYSYSTE的2026年8月15-16日中国南京15-167DSDSsnGeGNSHurUNOFADELYSUPPORTNGT汇DEVLO2MNToAYEYPEENERGYSYSTE的无人驾驶技术发展。车辆运行充电行为更加可预0.00.02019年3无人驾驶车队智能充放电何时充电◎在凝1充电充放电策略参与V2G4充电设施规模快速增长、大功率充电趋势显著43.59%。单桩单站集中调节能力提升，单站峰值负荷可达3600kW,供电容量达8000kW。充电设施数量发展规模比亚迪兆瓦闪充功率(万千瓦)充电强万个)功率(万千瓦)充电强万个)设备容量(万干瓦)设备容量(万干瓦)0时间(h)5时间(h)5当前车网互动技术呈现主体多元化、高不确定性、海量离散性等显著特征，现有技术在跨域多源信息融合、复杂场景认知泛化以及多任务协同推理方面仍存在明显不足，难以适应规模化、动态化的城市级车网互动需求，亟需构建车网互动大模型，提升综合感知、迁移泛化与智能决策能力。跨领域多源信息融合能力不足跨领域多源信息融合能力不足多任务协同决策引导能力不足多任务协同决策引导能力不足充电负荷预测跨区域泛化能力弱>2026年四部委联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》加快人工智能+能源发展新格局，指出充电网络与车网互动智能运营优化是能源领域高价值场景。“十五五”规划明确2030年车网互动聚合可调充电规模达到5000万千瓦左右，开展车、桩、站、网融合互动探索，打造有效满足电动汽车中长途出行需求的城际充电网络，提高快充设施占比。工业和信息化部次益1202311721号造，1立信息生土管部7,坊监骨图7,元买古成下查泽3合、上海该委异告一网商者主居杠造乡建该行，出家征蓉磁各医出机根。用家电网有照必啊。中国市中电丹少残就天，中正点力堂业联企会为逐口她中来，调务院共干夜热。难中所内我婚郁各首。皇浙区、直框市，新储当产建设再团发残动事类、按者均，二业和愿食主管都门。步通品管邪门，上寒步破市管狸婆会、上海十益端到会，国酸尊导各派出模构，湿彩电河开公别，中国南方电网有激青性公司：新崔群汽东通过克渔电许施与供池所盛相坊。修建新能厘汽2030年车网互动聚合5000万千瓦可调718号文人工智能技术持续发展。AI历经10年从简单识别、文本生成，逐步升级到多信息解析、图文融合与复杂任务自主处理，综合分析能力显著增强，通用AI实用化水平持续提升。领域垂类大模型落地实践。光明、伏羲等大模型已在电网多模态分析、气象预测等场景开展应用，从深度学习到大模型n6报去伏羲大模型6报去伏羲大模型全求10间速循澳8高质量数据集不断积累。千万级电动汽车次行数据、千万级充电设施订单数据、数十年电网运行和AI赋能场景不断增多。围绕需求响应、现货市场、辅助服务等应用，充电需求和现货价格预测、运运蕊商报量报价优化可谐潜力评估与响应车网互动调频/调峰等辅助服务零售侧定价策略优化9车网互动技术体系车控与电池技术充放电装备电网接入技术系统平台技术机制与共性支撑安全防护仿真支撑安全防护仿真支撑聚合控制分析计算★用户行为画像网络通信|数据安全防护计量感知|设施状态估计运行优化★充电负荷预测并网接入|充放自由切换设施建设资源规划★桩网优化配置换电技术|接口自动识别超级充电|功率智能分配放电技木智能变流控制有序充电I边端智能控制动力电池|健康寿命评估车辆管理[智能无人驾驶★★分层混合仿真聚合申报定价多元市场交易★可调潜力评估安全预警安全预警打造车网互动AI智能范式，支持海量V2G常态化参与电网互动关键技术1:车网互动大模型技术针对现有车网互动技术跨域信息难融合、复杂场景难泛化、多任务难协同等问题，融合车桩网气象多源数据与领域知识，形成统一时空表征，依托预训练、迁移适配与多任务协同学习，构建车智能调度体车网互动高维耦合时空大模型·智能调度体车网互动高维耦合时空大模型·到达时序分布能力：·用户画像、负荷预测、场景生成·潜力评估、规划配置、智能引导系统状预训练调度动作系统状预训练调度动作态输入·充电桩运行情况·充电价格波动·电网运行情况预测/预测/短时调度模拟任务日前预测任务长期趋势预测任务关键技术2:城市电网-充电站协同优化配置技术针对充电设施技术迭代、政策演进、行业发展信息融合难等问题，基于大模型推演城市充电需求的典型场景，构建考虑车网资源耦合的充电网络规划辅助决策模型，实现充电站选址定容与电网扩容联合优化，形成多层级递进规划体系。功能分区协同元电力供给区域级资源匹配型充电可调性城市级资源匹配迭代行业充电设施规模场景电力容量规模(现有和新建)同针对多元充电负荷影响因素难识别、难量化、时空关联不清晰等问题，构建基于主干参数冻结高效微调与图注意力深度融合的充电负荷时空预测智能体，将动态图注意力权重以加性偏置方式引全连接层全连接层实时电价实时电价日前电价aa风光出力归一化层归一化层多头注意力归一化层归一化层多头注意力前馈层多头注意力前馈层x₃x4微调Transformer层微调Transformer层针对电动出租车动态运营规律难刻画、充电决策随机性强等问题，提出融合运营过程与决策行为的充电行为建模方法，基于改进TimeGeo模型刻画出租车“巡游—载客”循环运营特征，引入电价成本及运营机会损失等因素构建充电决策效用模型，实现运营车辆充电需求的精准模拟。次行数据次行数据态Nw"PlL订羊目的地订羊目的地想充是否国家是可蛇量上界可蛇量上界否针对电动汽车集群可调边界难刻画、调节能力偏差大等问题，提出时频协同多专家机制的可调潜力评估技术，通过时频双分支预测模型提取多尺度负荷特征，引入多专家门控机制实现工况自适可调负荷聚合建模(充电订，天气，时间)可调负荷还原量化结合调控目标，量化可调负荷指标个体建模评估单次充电订的负荷和可调区间可调潜力还原校验历史可调负荷序列时频双分支协同建校时频双分支协同建校旷域特征提取模块预域特征提取模决时间条件感知门控时减Patch级多专家门控频域Patch级多专家门控未来付间引导路街未来时间引号路由卷病结树化专家东积结构化专家时频特征融合叁积叁积制点预测|概率预测输出制尽秋分决结构损失(分决统计约束)针对电动汽车用户行为差异大、定向激励难等问题，融合价格敏感、出行特征、历史响应等多维信息，基于大数据分析和动态分群方法构建大规模电动汽车用户行为画像智能体，精准识别高频响应用户群体，为优惠券精准投放及多站协调定价策略提供量化依据。业务闭环Agent编排层调用提取解释分群解释生成意图理解特征工程理解问题：识别区域、时间、用户范围数据调用：调用车、桩，网多源数据特征提取：统计分忻充电U段、频率、充电技用、停留时长、优忠券使用次数用户分群：用户进行分群画像生成：形成用户画像、分群结果大模型数据调用大模型画像解释数据层型.行驶单程，充费用输入区域、时间、用户范围与分析目标示例分析2026年6月1日浦东新区的电动汽车用户画像，识别明天需求响应时段可引导用户ID·君体2价格敏感度·群体3价格故感度智能体最终输出用户面像标签充电时段偏好介中频率停留时长可引导潜力·可转移负何·价格妙感度激励-响应曲线用户引结果针对用户充电服务费敏感性刻画及调费效果评价难等问题，提出基于多智能体强化学习的充电服务费协调定价方法，利用关系时空图挖掘站点间合作、竞争与需求迁移关系，增强智能体对城市01.全局感知：50个充电站集群与用户需求池决策周期：每15分钟送代一次，预生成未来2小时价格调度方案01.全局感知：50个充电站集群与用户需求池决策周期：每15分钟送代一次，预生成未来2小时价格调度方案02.特征工程：本站状态+空间关联特征本地：当前负载!历史价格/排队长度!桩型配置关联：站闫距离/运营商差异/价差梯度Actor:各充电站独立输出差异化定价动作Critic:全局视角评估系统级收益与拥堵成本05.输出与反馈：ResidualActor残差定价+环境闭环动态价格=区域基准价+供需残差修正反馈：用户选择行为>收益与拥堵数据回传训练多智能体协调定价(MAPPO+ResidualActor)站点1智能体1用户选择模型价格-需求反馈闭环城市级充电网络环境数字李生交互平台用户需求站点2站点N定价策略(服务费)决策与忧化交通流量电网约束实践应用1:城市电网-充电站协同优化配置技术随机生成模拟西炸西炸西黄多多多8江料路实证验证：排除特殊事件影响，连续21天的日前平均预测精度达95%,相比现有预测方法精度提高5%。值得注意的是，受分时电价调整影响，预测精度在调价前后有波提前24h连续日预测提前24h连续日预测EV/万kWEV/万kW1月24日EV/万kWEV/万kW1月24日1月31曰2月1口2月5日仿真某市1000辆电动出租车充电行为，负荷峰值、总充电量、空载率及日均里程等指标仿真效果敏感性分析：随着电池容量增加10kWh,负荷峰值平均下降215kW;快充功率增加20kW,负荷峰不同续航情景下峰值负荷的重复实验结果原始贴招电池容量/续航悄景对某省逐日充电负荷潜力评估，基于预测结果构建功率—能量可调边界完成可调负荷量化。经历低11.4%,可有效表征负荷不确定性。预测功字区问真实功率上院真实能鼠下陵预能量上院侯测负荷真实负荷真实功率下限4h短时预测精度指标对比原始负荷在0:30出现约123MW用电高峰，经平滑调控后同期负荷降至约NLinear本文方法负荷/W负荷/W单日24h预测曲线对比实践应用5:用户行为画像与精准激励技术研发了电动汽车用户充电行为画像智能体，自动识别3类用户(难引导、潜在和目标)。潜在用户1733个，中频谷时集中响应型，中度使用优惠谷电占比高，多发券，利润增加效果最佳。难引导潜在目标难引导潜在目标搭建服务费定价仿真环境。构建含50座充电站点的区域级充电场景，设置日均充电请求4600个、5指标提升总收益评估回报热点等待时间单车未满足电量指标提升总收益评估回报热点等待时间单车未满足电量J41.5%方法相比基准public相比基准publicMAPPO,RTGraph-Residual-MAPPO显著提升了充电站动态定价收益(+26.9%),同时降低热点等待压力(549%)和用户充电不足程度(415%)