Multi-Regional Traffic Control with Travel and Charging Demand Co-Management
作者: Yixun Wen, Stelios Timotheou, Boli Chen
分类: eess.SY
发布日期: 2026-05-01
💡 一句话要点
提出一种考虑电动汽车充电需求的多区域交通协同控制框架
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 交通控制 电动汽车 充电管理 宏观基本图 需求管理
📋 核心要点
- 电动汽车普及带来充电需求，加剧城市交通管理难度，现有方法难以有效应对。
- 提出区域交通协同框架，联合优化路径引导、充电管理和需求调控，提升网络效率。
- 在16区域城市网络进行案例研究，验证了所提方法在实际应用中的有效性。
📝 摘要（中文）
城市交通管理对于缓解拥堵和支持可持续交通至关重要。然而，电动汽车日益普及及其充电需求使得这项任务更具挑战性。本文提出了一种区域交通协调框架，该框架结合了路径引导和充电管理，以提高交通网络效率。区域交通动态通过宏观基本图进行建模，从而可以在系统层面分析拥堵。该框架联合优化路径和充电决策，并且还使用需求管理来调节外部流入网络的流量。一个关于16个区域的城市网络的案例研究证明了所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决城市交通网络中，由于电动汽车普及带来的充电需求增加，导致交通拥堵加剧的问题。现有方法通常只关注交通流量优化，忽略了电动汽车的充电需求与交通流量之间的相互影响，无法有效缓解拥堵。
核心思路：论文的核心思路是将交通流量优化与电动汽车充电管理相结合，通过联合优化路径引导、充电决策和需求管理，实现交通网络的整体效率提升。通过宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram, MFD）对区域交通动态进行建模，从而在系统层面分析和控制拥堵。
技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 交通流量预测模块，基于MFD对区域交通状态进行预测；2) 联合优化模块，同时优化车辆的行驶路径和充电计划，目标是最小化总的出行时间和充电成本；3) 需求管理模块，通过调节外部流入网络的流量，避免网络过载。整体流程是：首先，基于历史数据和实时交通信息，预测未来一段时间内的交通流量；然后，利用联合优化模块，为车辆规划最优的行驶路径和充电计划；最后，通过需求管理模块，调节外部流入网络的流量，防止网络拥堵。
关键创新：最重要的技术创新点在于将交通流量优化与电动汽车充电管理相结合，提出了一个联合优化框架。与现有方法相比，该框架能够更全面地考虑交通网络的各个方面，从而实现更有效的交通控制。此外，利用宏观基本图对区域交通动态进行建模，可以在系统层面分析和控制拥堵，避免了传统方法中对单个路段进行建模的复杂性。
关键设计：论文中，联合优化模块的目标函数通常包含两部分：出行时间成本和充电成本。出行时间成本可以通过MFD计算得到，充电成本则与充电时间和充电功率相关。优化变量包括车辆的行驶路径、充电时间和充电功率。需求管理模块通常采用价格机制或流量控制策略，引导用户选择合适的出行时间和路径。具体的参数设置和优化算法的选择取决于具体的应用场景和交通网络结构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在16个区域的城市网络中进行案例研究，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的交通管理方法相比，该方法能够显著降低交通拥堵，提高交通效率。具体的性能数据（例如，平均出行时间减少百分比、交通流量增加百分比等）未知，但摘要表明该方法是有效的。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于城市交通管理系统，尤其是在电动汽车普及率较高的城市。通过优化交通流量和充电需求，可以有效缓解交通拥堵，提高交通效率，降低能源消耗，促进城市可持续发展。此外，该方法还可以扩展到其他类型的交通网络，如公共交通网络和物流配送网络。
📄 摘要（原文）
Urban traffic management is essential for reducing congestion and supporting sustainable mobility. However, the task is becoming more challenging due to the growing penetration of electric vehicles and their charging demands. This paper presents a regional traffic coordination framework that combines route guidance and charging management to improve traffic network efficiency. Regional traffic dynamics are modeled by the macroscopic fundamental diagram, which allows for the analysis of congestion at the system level. The framework jointly optimizes routes and charging decisions, and it also uses demand management to regulate external inflows into the network. A case study on a 16-region urban network demonstrates the effectiveness of the proposed approach.