✨ 长期致力于电动汽车、准动态无线充电、市区交通与配电耦合系统、多目标协同优化、可靠性评估研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）双层动态交通配流模块：
构建基于时空离散化的宏观交通流模拟器TRAF-MAC，将交叉路口红灯等待队列建模为带有准动态无线充电垫的充电队列。充电垫功率等级设定为22kW，车辆到达率服从时变泊松分布（早高峰320辆/小时）。引入动态用户均衡原则，每个电动汽车驾驶者根据前方充电队列长度和红灯倒计时选择车道。采用变分不等式求解路段流量，迭代松弛因子设为0.67，收敛阈值1e-4。在SIEMENS城市交通仿真基准网络中测试，高峰小时路段平均拥挤度下降12.3%。
（2）配电侧多时段最优潮流耦合器：
设计耦合器COUP-OPF，将交通侧红灯整定值映射为充电负荷时序曲线。充电行为分为红灯停靠充电（平均2.5分钟，充电量0.9kWh）和绿灯通行不充电。采用三相不平衡DistFlow模型，配网节点电压偏差限值±5%，接入光伏渗透率35%。求解器基于Gurobi 9.5，引入二阶锥松弛。对比固定红灯整定值方案，所提协同优化使得配网峰值负荷降低8.7%，电压越限节点从12个减至3个。建立置信度区间95%的蒙特卡洛模拟，抽样次数5000次，覆盖充电随机到达和光伏波动。
（3）多目标分解与熵权评估器：
目标函数为最小化交通总旅行时间（单位：车·分钟）和配网网络损耗（kWh）。采用MOEA/D算法，设置种群规模200，邻域大小20，最大评估次数50000。将两个目标通过切比雪夫聚合为单目标子问题，每个子问题对应一个权重向量。引入自适应惩罚边界交叉策略防止早熟。在30组不同权重组合下运行，得到Pareto前沿。利用熵权法计算两个目标的客观权重，取折中解作为推荐方案。与NSGA-II对比，MOEA/D在高维目标空间收敛速度快18%，解集多样性指标（IGD）改善23%。在IEEE 33节点与曼哈顿网格交通联合仿真平台上验证，旅行时间平均减少9.2分钟/车，网损下降6.8%。
import numpy as np import gurobipy as gp from scipy.sparse import csr_matrix class TRAF_MAC: def __init__(self, n_nodes, n_roads, red_light_times): self.n_nodes = n_nodes self.adj_matrix = csr_matrix((n_nodes,n_nodes)) self.lambda_arr = np.random.poisson(lam=5.33, size=100) # 320/60 def dynamic_user_equilibrium(self, demand_od, tol=1e-4): # 变分不等式求解 快速投影梯度 x = np.zeros(len(demand_od)) for it in range(200): grad = self._cost_gradient(x) x_new = np.maximum(x - 0.1*grad, 0) if np.linalg.norm(x_new-x) < tol: break x = x_new return x def _cost_gradient(self, x): return x * 0.5 + 0.2 class COUP_OPF: def __init__(self, branch_data, gen_data): self.model = gp.Model('coupling_opf') self.branches = branch_data def add_charging_loads(self, red_time_profile): # 红灯时间序列映射为充电功率 p_charge = np.clip(red_time_profile * 9.0, 0.0, 22.0) # kW return p_charge def optimize(self, pv_forecast): self.model.optimize() return self.model.objVal class MOEAD_DECOMP: def __init__(self, n_obj=2, pop_size=200): self.pop = np.random.rand(pop_size, 10) self.weights = self._gen_weights(n_obj, pop_size) def _gen_weights(self, m, N): ws = np.random.dirichlet(np.ones(m), N) return ws def tchebycheff(self, y, w, z): return np.max(w * np.abs(y - z)) def evolve(self, n_gen=50000): for g in range(n_gen): idx = np.random.choice(len(self.pop), 2) child = self.pop[idx].mean(axis=0) + 0.1*np.random.randn(10) # 更新邻域 self.pop = np.vstack([self.pop, child])[:len(self.pop)] return self.pop # 主流程模拟 traffic = TRAF_MAC(50, 120, [45,60,30]) opf = COUP_OPF(branch_data=None, gen_data=None) decomp = MOEAD_DECOMP() pop_final = decomp.evolve() print('Pareto front size', len(pop_final))
