董振斌，張　亮，高賜威

（1.國網(wǎng)電力需求側管理指導中心，江蘇南京210024；2.國網(wǎng)天津市電力公司，天津300201；3.東南大學電氣工程學院，江蘇南京 210096）

基于配送路徑優(yōu)化的換電網(wǎng)絡一體化調度研究

董振斌1，張亮2，高賜威3

（1.國網(wǎng)電力需求側管理指導中心，江蘇南京210024；2.國網(wǎng)天津市電力公司，天津300201；3.東南大學電氣工程學院，江蘇南京 210096）

更換電池模式是電動汽車發(fā)展的重要模式之一，當前各地都開展了電動汽車更換電池網(wǎng)絡的規(guī)劃和建設。典型的換電網(wǎng)絡應包含具有集中充電功能的集中型充電站和具有換電功能的配送站。文中首先在借鑒物流學物流配送內容的基礎上建立了物流車隊的配送路徑優(yōu)化模型，然后從配送站的更換電池需求出發(fā)，通過細致分析配送站、物流車隊以及集中型充電站的輸入輸出得到基于配送路徑優(yōu)化的換電網(wǎng)絡一體化調度模型。

換電網(wǎng)絡；一體化調度；配送路徑優(yōu)化；充電策略；集中型充電站

隨著各地電動汽車更換電池網(wǎng)絡的大量建設，更換電池網(wǎng)絡（簡稱換電網(wǎng)絡）正成為電動汽車相關領域的另一個研究熱點。文獻［1］提出由V2G到V2B的必要性，進而探討實現(xiàn)B2G面臨的運營、管理和技術等方面的問題及解決方法；文獻［2］從投資主體、投資運營關系以及盈利模式角度分析了更換電池模式/電池更換站的運營模式及優(yōu)點；文獻［3］研究了換電站的選址定容；文獻［4］研究了換電站作為儲能系統(tǒng)的優(yōu)化問題；文獻［5］研究了換電網(wǎng)絡的機組組合問題；文獻［6］研究了換電網(wǎng)絡中集中型充電站的選址定容問題，該文指出“集中充電，統(tǒng)一配送”運營模式下至少有集中型充電站和配送站這2種類型工作站。本文以此為對象研究它們之間的一體化調度問題。

從電網(wǎng)運營角度而言，換電模式的核心問題依然是電池組充電問題，在插充模式下電動汽車的能源需求對于電網(wǎng)而言是直接的功率需求；而換電模式下電動汽車的能源需求實際上是電量需求，但是對于電網(wǎng)運營而言電力需求更為重要。換電模式下電量需求轉化為電力需求取決于充電策略以及物流配送、充電站充電能力、可用滿電池組數(shù)量等約束條件。集中型充電站的運行、電池組的調配以及物流車輛的調配是一個有機整體，彼此聯(lián)系密切。

1　換電網(wǎng)絡一體化調度相關概念

基于配送路徑優(yōu)化的換電網(wǎng)絡一體化調度（以下簡稱一體化調度）主要研究換電模式下集中型充電站、物流配送（物流車隊）、配送站以及電池組電量需求的優(yōu)化運行調度問題。其中集中型充電站負責把電網(wǎng)電功率轉換為電池電量，在此過程中涉及充電功率的優(yōu)化；物流配送負責把滿電池組配送到配送站并從配送站運回空電池組，在此過程中涉及配送路徑和物流時間的優(yōu)化；配送站負責為電動汽車更換電池組。一個集中型充電站能輻射一定數(shù)量的配送站，在正常運營中，一個集中型充電站僅為其所轄區(qū)的配送站提供服務，且以一個集中型充電站和數(shù)個配送站的系統(tǒng)為例進行研究。

一體化調度能正常運行的2個關鍵約束是：（1）配送站下一階段所需的滿電池組數(shù)量應該在該階段開始之前已經(jīng)由物流車隊配送到該配送站；（2）集中型充電站必須在物流車隊開始配送之前充滿該物流車隊將配送的滿電池組數(shù)量。

1.1換電需求

換電需求即配送站的更換電池組需求。統(tǒng)計配送站各個時刻的更換電池組需求可以得到換電曲線，當統(tǒng)計的時間間隔較大時換電曲線則變?yōu)殡x散的點，某地區(qū)一天的換電曲線如圖1所示。物流車輛安排、電池組調配以及電池組的充電都是根據(jù)換電需求進行的。

圖1　某地區(qū)一天的換電曲線

1.2物流配送系統(tǒng)

物流配送系統(tǒng)負責從集中型充電站運滿電池組到配送站并且從配送站運空電池組到集中型充電站。由于物流配送具有時間上的離散性，配送路徑的多樣性，因此物流系統(tǒng)與換電需求綜合將體現(xiàn)以下2個方面的內容：

（1）配送路徑優(yōu)化。配送路徑優(yōu)化問題即為車輛路徑問題，本文研究的車輛路徑問題屬于帶回程運輸?shù)能囕v路徑問題。

（2）配送時間優(yōu)化。配送曲線隨配送開始時刻以及配送所需時間的不同而發(fā)生改變。例如當配送間隔分別為3 h，6 h時圖1所示的配送曲線可變?yōu)槿鐖D2所示的配送曲線。

圖2　不同配送時刻以及配送所需時間下的配送曲線

從圖2（a）、圖2（b）可以看出當配送時間間隔由3 h變化為6 h時，每次配送電池組數(shù)量顯著增多；從圖2 （b）、圖2（c）可以看出配送時刻發(fā)生改變后每次配送電池組數(shù)量也將發(fā)生改變。且以定時配送作為主要研究內容，故未對配送時間進行優(yōu)化建模。

1.3電網(wǎng)系統(tǒng)

集中型充電站根據(jù)不同的充電策略可以得到不同的充電曲線。集中型充電站可采取的充電策略有：基于峰谷差電價的充電費用最小、基于機組組合的發(fā)電費用最小。且以峰谷差電價為基礎研究建立充電和配送總費用最小的一體化調度模型。

2　換電網(wǎng)絡一體化調度模型

基于配送路徑優(yōu)化的換電網(wǎng)絡一體化調度模型的主要研究對象有集中型充電站、物流車隊、電池組以及配送站，根據(jù)配送站的換電需求安排電池組和物流車隊的配送策略，進而研究集中型充電站的充電策略（即電池組充電時間和數(shù)量）。

2.1配送路徑優(yōu)化模型

物流車隊配送路徑直接影響著配送所需的時間，而配送費用與配送所需時間成正比，故在進行物流車隊配送路徑優(yōu)化時以各物流車隊配送所需時間的總和最小為目標。在此目標下為便于車隊的管理以及集中型充電站的充電運行，需要盡可能使得各物流車隊配送所需時間相等。通過該模型求解得到的方案不會因為研究周期以及配送站換電曲線的變化而發(fā)生改變。

配送路徑優(yōu)化問題屬于混合整數(shù)規(guī)劃問題，其模型可表達為：式（1）中：tdisk為第k個物流車隊（考慮構成物流車隊的物流車輛類型均相同）所需的配送時間，該配送時間不僅包括裝卸電池組所需時間而且包括路上的行駛時間，min；n為示設定的物流車隊數(shù)量；為n個物流車隊配送所需時間的平均值，min。

第k個物流車隊所需要的配送時間的計算表達式為：

式（2）中：tij為配送站ij間所需的時間（包括裝卸時間和行駛時間）；yijk為車隊路徑安排，其為0，1變量，若車隊k經(jīng)由配送站i到配送站j，則yijk為1，否則為0；Lk為第k個物流車隊所服務的配送站的集合。

其約束條件［7，8］為：

（1）保證每個配送站均被服務，而且每輛車都從集中型充電站出發(fā)：

（2）對任一由k服務的配送站j，必定有另一（而且只有一個）由k服務的配送站i（包括集中型充電站），物流車隊k從配送站i到達配送站j，而對由k服務的配送站i同樣存在由k服務的另一配送站，物流車隊k是從該配送站到達配送站i的。

式（4）中：G0=G∪｛0｝，G=｛1，…，nds｝為配送站集合；｛0｝為集中型充電站。

在得到各物流車隊的配送路徑后即可根據(jù)各物流車隊所負責的換電需求按比例得到各物流車隊包含的物流車輛數(shù)：

式（5）中：nevi為第i個物流車隊包含的物流車輛數(shù)；Ni為第i個物流車隊所負責的換電總需求；Nall為區(qū)域總換電需求；nevall為總物流車輛數(shù)，該值為給定值。

2.2定時配送下的換電網(wǎng)絡一體化調度模型

物流配送按照時間及配送商品數(shù)量可分為定時配送、定量配送、定時定量配送、定時定線路配送以及即時配送，且以定時配送為例研究一體化調度模型。

2.2.1換電網(wǎng)絡一體化調度目標模型

一體化調度的目的是在滿足配送站、物流車隊以及集中型充電站等約束的基礎上使得物流費用C物流和充電費用C充電的總和最小，一體化調度問題屬于非線性整數(shù)規(guī)劃問題，其模型可表示為：

該模型需同時滿足配送站約束、物流車隊約束和集中型充電站約束，且其中配送站、物流車隊以及集中型充電站間的輸入輸出如圖3所示。

圖3配送站、物流車隊以及集中型充電站間輸入輸出

圖3中，Q'i空電池組（n-1）為第i個物流車隊在n-1次配送中運往集中型充電站的空電池組數(shù)量；Qi滿電池組（n）為第i個物流車隊在n次配送中從集中型充電站運出的滿電池組數(shù)量；Qi需求（n）為第i個物流車隊負責的配送站在n次配送時段內所需的滿電池組數(shù)量；Qi空電池組（n-1）為第i個物流車隊所負責的配送站在n-1次配送時段內的空電池組數(shù)量 （包含該時段產(chǎn)生的空電池組以及站內原有的空電池組）；Qi供應（n）為第i個物流車隊在n次配送中供應給配送站的滿電池組數(shù)量。通過該圖可知配送站缺電池組數(shù)量為Σ（Qi需求（n）-Qi供應（n））。

物流費用C物流和充電費用C充電分別為：

式（7，8）中：nreal_evi（j）為i個物流車隊在第j次配送中實際需要的物流車輛數(shù)；cev為單個物流車輛每小時的運費，元/h；ηij為第i個物流車隊第j次配送的車輛冗余系數(shù)，本文假設冗余系數(shù)為20%；tdisi為第i個物流車隊所需的配送時間；ncb（t）為第t個時刻集中型充電站充電的電池組數(shù)量；為單塊電池組的充電功率；pi（t）為第t個時刻的電價。

以物流車隊所轄配送站的換電總需求以及空電池組數(shù)量為研究對象，但是對于單個配送站可能其需要運回的空電池組需求要比其換電需求大，這時就需要額外的物流車輛（在式中加入的車輛冗余系數(shù)ηij來進行考慮）來裝載需要運回的空電池組。通過設置車輛冗余系數(shù)還可以使得裝載空電池組和卸下滿電池組同時進行且操作方便。

2.2.2約束條件

（1）配送站的主要功能是為電動汽車提供滿電池組而替換下空電池組，n-1次配送時段內站里空電池組數(shù)量 （包含該時段產(chǎn)生的空電池組以及站內原有的空電池組）為：

式（9）中：CiL為第i個物流車隊的運力；Qi空電池組（n-2）為第i個物流車隊所負責的配送站在n-2次配送時段內產(chǎn)生的空電池組數(shù)量；Qi供應（n-1）為第i個物流車隊在n-1次配送中供應給配送站的滿電池組數(shù)量。

（2）物流車隊負責從集中型充電站運滿電池組給配送站并且從配送站運回空電池組給集中型充電站，其中的關系可表示為：

式（10—13）中：nevi為第i個物流車隊的物流車輛數(shù)；nev_pack為單輛物流車所能裝載的電池組數(shù)量；nreal_evi（j）為i個物流車隊在第j次配送中且實際需要的物流車輛數(shù)。

式（10）表示物流車隊提供的滿電池組數(shù)量與配送站的需求、集中型充電站的滿電池組數(shù)量以及物流車隊運力密切相關，為3者的最小值。式（11）表示物流車隊運往集中型充電站空電池組數(shù)量取決于配送站的空電池組數(shù)量與物流車隊運力的最小值。式（13）表示每次配送所需的實際物流車輛數(shù)由物流車隊提供的滿電池組數(shù)量Qi供應（n）與物流車隊運往集中型充電站的空電池組數(shù)量Q'i空電池組（n-1）決定，ceil（）表示向上取整。

（3）集中型充電站負責把物流車隊運回的空電池按照充電策略安排充電。

① 集中型充電站的空電池組數(shù)量約束。

式（14）中：Qall空電池組（n）為集中型充電站n（n＞1）次配送開始時總的空電池組數(shù)量；Qall空電池組（0）為集中型充電站在初始時刻總的空電池組數(shù)量。

② 假設t-1時刻對應于第n次開始配送時刻，t-1時刻之前（包含t-1時刻，t≥1）充電的電池組數(shù)量之和不大于集中型充電站t-1時刻之前（包含t-1時刻）空電池組數(shù)量之和：

③ t-1時刻之前（包含t-1時刻，t≥1）充電的電池組數(shù)量之和等于各物流車隊在n次配送中從集中型充電站運出的滿電池組數(shù)量之和：

④ 集中型充電站各時段充電的電池組數(shù)量應不大于集中型充電站的容量：

⑤ 從集中型充電站運出的滿電池組數(shù)量應在物流車隊運力允許的條件下，盡可能滿足配送站的換電需求：

模型 （6）的已知量有Qi需求（n），CS，CiL，Qall空電池組（0），Ppack，pi（t），nev_pack，Pc，cev；其余變量均為待求解量。

3　求解步驟和方法

采用遺傳算法對物流車隊路徑優(yōu)化模型進行求解，具體的遺傳操作見文獻［8］。所建定時配送下?lián)Q點網(wǎng)絡一體化調度模型的求解步驟如圖4所示。

圖4　一體化調度模型求解步驟

根據(jù)圖4即可求解出各物流車隊的配送策略，即各個物流車隊每次配送的滿電池組數(shù)量、運回的空電池組數(shù)量、每次配送所需的物流車輛數(shù)等內容。圖4中的各物流車隊開始配送時間可根據(jù)實際運行情況用戶自己輸入。

集中型充電站的充電策略如圖5所示。集中型充電站根據(jù)配送站的換電需求利用站內已有的空電池組數(shù)量以及物流車隊每次運回的空電池組數(shù)量安排空電池組的充電，通過該充電策略可以得到集中型充電站各時刻充電的電池組數(shù)量。

4　算例分析

4.1參數(shù)說明

4.1.1物流配送

（1）上海市貨運出租汽車運價管理辦法中規(guī)定包車收費標準為0.9 t及以上車輛50元/h。且研究的配送車輛為0.9 t，單塊電池組質量為30 kg，則一輛車可裝載電池組數(shù)nev_pack為30塊。

（2）一次配送結束后開始另一次配送，一個完整的配送過程包括：① 在集中型充電站裝載滿充滿電的電池組，所需時間為10 min；② 把充滿電的電池組從集中型充電站運往配送站；③ 在配送站卸下充滿電的電池組，所需時間為5 min；④ 在配送站裝上電動汽車更換下來的電池組，所需時間為5 min；⑤ 把更換下來的電池組運往集中型充電站；⑥ 把更換下來的電池組放到充電架上，所需時間為10 min。

圖5　集中型充電站充電策略

（3）參與配送的物流車輛在完成整個配送過程后隨車隊一起返回集中型充電站，中途即便空載也需完成這樣的過程。

（4）物流車隊的配送時刻是指物流車隊從集中型充電站開始出發(fā)的時刻。

（5）本文不考慮交通擁堵導致的配送時間增加。

（6）物流車隊每次配送電池組數(shù)量是指相鄰兩次到達配送站期間的換電總需求，由于物流車隊到達每個配送站所需的時間不同，所以需要結合實際到達各配送站的時刻來進行統(tǒng)計（例如，物流車隊1負責的配送站有2個，編號分別為2和3，假設物流車隊1從集中型充電站出發(fā)時刻為08：00，到達配送站2和配送站3的時刻分別為08：30和09：00，第二次配送時刻為10：00，此時到達配送站2和配送站3的時刻分別為10：30 和11：00，配送站2在08：30-10：30期間的換電需求為200塊，配送站3在09：00-11：00期間的換電需求為400塊，故物流車隊1配送的電池組數(shù)量為600塊）。

4.1.2電池組

（1）電動汽車換下的電池組類型均相同，假設電池組恒功率充電，充電功率為2 kW，充電所需時間為2.5h；

（2）考慮到電池組配送多次配送的方便，研究鋰離子電池組連續(xù)充電的情況，一天當中的可充電時段根據(jù)研究開始時刻以及配送開始時刻確定。例如圖6中以研究開始時刻t0和配送開始時刻tD1，tD2，tD3為起點可劃分得到8個可充電時段，分別為TC1，TC2，…，TC8，時段的長度即為電池組連續(xù)充電所需的時間。電池組選擇在8個時段中的哪些時段進行充電是根據(jù)電池組需求以及各時段平均充電電價來確定的，優(yōu)先選擇充電電價低的時刻進行充電，其操作流程如圖6所示。此時圖5中“時間t按照充電電價由低到高進行排序”變?yōu)椤案鞒潆姇r段TC按照充電電價由低到高排序”。

圖6　一天中可充電時段劃分

4.1.3換電曲線

（1）配送站的換電曲線是指每個時刻配送站更換電池組的數(shù)量 （主要研究每30 min一個點的換電曲線，即每30 min總換電量得到的換電曲線），且以一個典型日的換電曲線為例進行研究；

（2）換電曲線每個時間點對應的更換電池組量是指從該時間點開始到下一個時間點前總的換電需求。

4.1.4初始狀態(tài)

（1）典型日各配送站的換電曲線已知；

（2）各物流車隊初始時刻可利用的集中型充電站滿、空的電池組數(shù)按照各物流車隊所負責的換電總需求進行比例分配，各物流車隊根據(jù)自身的配送情況在集中型充電站安排充電，通過這樣處理可方便集中型充電站充電任務的安排而且可以均等的為各配送站提供服務；

（3）把集中型充電站與其他用戶同等看待時，峰、谷、平電價即為集中型充電站的充電電價。

4.2配送路徑求解

研究算例如圖7（配送站在圖中用D表示，集中型充電站在圖中用C表示）所示。假設預測的各配送站典型日換電曲線如表1所示。一天當中換電總需求為2405塊。配送站對應的交通節(jié)點如表2所示。

圖7　集中型充電站所轄區(qū)域交通網(wǎng)絡結構

表1　各配送站換電需求

表2　配送站對應的交通節(jié)點

假設總的物流車輛數(shù)為100輛，通過求解配送路徑優(yōu)化模型（式（1））可以得到2物流車隊情況下的物流車隊設置（物流車隊行駛路徑見圖中箭頭所示）為：

（1）物流車隊1負責的配送站有3，2；負責的總換電需求為1090塊；包含45輛物流車輛；完成一次配送所需時間大約為2 h。

（2）物流車隊2負責的配送站有5，4，1；負責的總換電需求為1315塊，包含55輛物流車隊；完成一次配送所需時間大約為2 h。

4.3定時配送下的換電網(wǎng)絡一體化調度模型求解

4.3.1方案比較

根據(jù)初始狀態(tài)（即集中型充電站初始時刻滿、空電池組數(shù)以及區(qū)域所有配送站的初始滿、空電池組數(shù)，分別簡記為CF，CE，DF，DE）設置的不同，且設置4個方案來驗證模型的有效性，如表3所示。初始時刻各配送站的滿、空電池組數(shù)量按照各配送站的換電需求進行比例分配。典型日各時刻的電價如圖8所示。其他參數(shù)如表4所示。

表3　方案介紹　塊

圖8　算例中典型日各時刻電價

表4　參數(shù)設置

根據(jù)各物流車輛單次配送所需時間 （單次配送所需時間為2 h）對物流車隊配送時刻的設置如下：

物流車隊 1的配送時刻為 06：00，10：00，14：00，16：00，20：00；

物流車隊 2的配送時刻為 07：00，10：00，16：00，21：00。

通過對式（6）求解可以得到表5和圖9。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，總費用由低到高分別為方案3、方案1、方案2、方案4，初始狀態(tài)不同對模型求解結果影響很大。各方案求解結果如表5所示。

表5　各方案求解結果

圖9　配送站1滿電池組數(shù)量變化趨勢

根據(jù)表5和圖9，且從表5可以得到以下幾點：

（1）方案1即便集中型充電站的滿電池組數(shù)量可滿足全天的換電需求，但各物流車隊配送到達之前無法滿足各配送站的換電需求，所以最終導致缺120塊電池組；方案3由于配送站在初始時刻有滿電池組儲備，其可滿足物流車隊第一次配送到達之前的換電需求，所以不會缺電池組。

（2）方案4雖然初始時刻集中型充電站的滿電池組數(shù)量不能滿足全天的換電需求，但通過對更換下來的電池組進行充電，然后用于以后的配送當中，這樣可達到方案一的效果（即缺滿電池組數(shù)量為120塊）。

（3）結合圖9可知，雖然方案4充電的電池組數(shù)量少，但是充電費用較方案2高，這主要是因為方案2利用夜間廉價電能進行了的充電，而方案4利用白天的負荷高峰電價進行充電。

4.3.2配送站滿電池組變化分析

以方案4情況下配送站1為例研究配送站滿電池組數(shù)量變化，通過求解可得方案4中物流車隊二到達配送站1的時刻及配送的滿電池組數(shù)量，如表6所示。

根據(jù)表6以及換電曲線可得到配送站1的滿電池組數(shù)量變化趨勢，如圖10所示。

表6　到達配送站1的時刻以及配送的滿電池組數(shù)量

圖10　配送站1滿電池組數(shù)量變化趨勢

5　結束語

本文利用物流學相關理論得到物流車隊的配送路徑優(yōu)化模型，在此基礎上得到基于配送路徑優(yōu)化的換電網(wǎng)絡一體化調度模型。通過對不同方案的分析可知集中型充電站和配送站的初始狀態(tài)、配送時間的選擇等都對模型的求解具有重要影響。

［1］薛 飛，雷憲章，張野飚，等.電動汽車與智能電網(wǎng)從V2G到B2G的全新結合模式［J］.電網(wǎng)技術，2012，36（2）：29-34.

［2］楊永標，黃 莉，徐石明，等.電動汽車換電商業(yè)模式探討［J］.江蘇電機工程，2015，34（3）：19-24.

［3］WANG C N，YANG J Y，LIU N，et al.Study on Siting and Sizing of Battery-Switch Station［C］//4th Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies （DRPT），2011：657-662.

［4］薛鐘兵，彭 程.新能源發(fā)電與電動汽車充換儲站協(xié)調運行研究［J］.江蘇電機工程，2014，33（5）：36-38.

［5］張 舒，胡澤春，宋永華，等.考慮電動汽車換電站與電網(wǎng)互動的機組組合問題研究［J］.中國電機工程學報，2012，32（10）：49-55.

［6］高賜威，張 亮，薛 飛，等.考慮集中型充電站定址分容的電網(wǎng)規(guī)劃研究［J］.中國電機工程學報，2012，32（7）：40-46.

［7］陳火根，丁紅鋼，程耀東.物流配送中心車輛調度模型與遺傳算法設計［J］.浙江大學學報（工學版），2003，27（5）：512-516.

［8］宋偉剛，張宏霞，佟 玲.有時間窗約束非滿載車輛調度問題的遺傳算法［J］.系統(tǒng)仿真學報，2005，17（11）：2593-2597.

董振斌（1967），男，江蘇淮陰人，高級工程師，從事電力工程和電力需求側管理工作；

張亮（1987），男，山西太谷人，工程師，研究方向為配電網(wǎng)規(guī)劃及運行、電動汽車接入電網(wǎng)；

高賜威（1977），男，浙江淳安人，博士生導師，研究方向為電力需求側管理與需求響應、電力規(guī)劃、電動汽車接入電網(wǎng)。

centralized charging stations

The Integration Optimal Scheduling Model of Battery Switching Network Considering Distribution Routing Problem

DONG Zhenbin1，ZHANG Liang2，GAO Ciwei3
（1.State Grid Demand Side Management Supervision Centre，Nanjing 210024，China；2.State Grid Tianjin Power Company，Tianjin 300201，China；3.Electrical Engineering School of Southeast University，Nanjing 210096，China）

Battery switching is one of the most important developing modes of electric vehicle.Currently the planning and construction of battery switching network have been carried out in most of the provinces of China.Typical battery switching network should include centralized charging stations for centralized charging and distribution stations for battery switching.In the reference of logistics'relevant contents，the routing problem of logistics team is solved，then according to the needs of distribution stations，on the basis of detailed analysis input and output of distribution stations，logistics teams and large-scale centralized charging station，the integration optimal scheduling model is built.

battery switching network；integration scheduling；distribution routing problem；charging strategy；large-scale

TM714.1

A

1009-0665（2016）04-0044-07

2016-02-23；修回日期：2016-03-31

國家自然科學基金項目：51207022