链上镖师 / Chain Biaoshi
CIE|干线电动重卡换电排队：稳健补能与站内服务排序
联合优化换电时机、站点选择与服务次序，应对行程时间和能耗不确定性
论文面向换电站稀疏、站内容量有限的干线电动重卡运营，构建分布鲁棒模型并设计ALNS-LS算法，联合安排换电时机、站点选择和服务次序。
- 01：旅行时间采用最坏分布期望衡量，能源安全采用最坏分布CVaR控制。
- 02：Wasserstein模糊集支持将模型转化为可求解的混合整数线性规划。
- 03：小规模实例中，ALNS-LS与最优解的平均差距为0.99%。
- 04：1000项任务、30辆车的实例可由ALNS-LS在530.53秒内求得方案。
- 05：基础设施扩张需要瞄准路网拓扑缺口，并兼顾电池扩容的边际收益。
有限换电资源如何牵动整条干线
电池租赁换电模式能够把补能时间压缩到分钟级，并将电池购置形成的前期资本负担转化为租赁支出。进入区域干线运营后，稀疏分布的换电站、有限服务能力和高峰排队会共同影响车辆周转；道路、载重等因素引起的行程时间与能耗波动，还会把延误和电量耗尽风险传递到后续任务。
电池租赁换电模式下的干线货运运营框架（来源：Fig. 1）
含四辆电动重卡、取送货节点与换电站的调度示例（来源：Fig. 2）
调度器需要回答三类相互关联的问题：车辆何时换电、选择哪座换电站、同站车辆按照什么次序接受服务。换电不足会增加能源短缺风险，频繁换电会增加绕行、等待和服务时间，站内次序还会改变多辆车的后续到达时刻。
两类不确定性采用差异化风险尺度
论文以路段关联向量刻画行程时间和能耗在路网上的空间累积，并围绕经验样本建立Wasserstein模糊集。行程时间直接影响运营效率，模型使用模糊集内的最坏分布期望计入总成本；能耗短缺涉及车辆能否安全抵达下一节点，模型使用更保守的最坏分布CVaR近似机会约束。
1输入运输任务、车辆、电池、换电站容量及历史不确定性样本
2联合确定换电时机、换电站分配和站内服务次序
3以最坏分布期望计算旅行时间相关成本
4以最坏分布CVaR约束能源短缺风险
5利用闭式表达将DRO模型重构为混合整数线性规划
模型目标覆盖行驶、用电、换电等待、延误和碳排放相关成本，并显式描述换电站服务容量与车辆间的次序关系。论文推导两类鲁棒风险度量的闭式表达，使不确定性无需在求解过程中反复嵌套模拟，最终得到可由整数规划方法处理的T-MILP形式。
差异化风险设计对应两种运营后果：行程时间波动主要改变效率和成本，能源消耗偏差可能造成电量耗尽。模型据此为时间保留期望意义下的稳健性，为能源安全设置尾部风险保护。
ALNS-LS如何重排换电方案
面向实用规模实例，论文设计带局部搜索的自适应大邻域搜索算法。两阶段数学启发式先生成可行初始解，破坏与修复算子随后调整换电决策和站点分配；算子权重依据历史表现更新，接受准则允许搜索跳出局部区域，局部搜索再专门改善站内服务次序。
ALNS-LS算法总体流程（来源：Fig. 3）
阶段 1 两阶段数学启发式构造初始可行调度
阶段 2 自适应选择破坏算子和换电修复算子
阶段 3 按能源需求、绕行能耗或综合时间选择换电方案
阶段 4 在同站时间窗口内随机重排服务次序
阶段 5 重建完整日程并保留目标值改善的局部方案
局部搜索以某次换电的到站时刻为中心，在同一换电站的时间窗口内寻找其他车辆的换电操作，选取规模最大的候选集合并重新排序。新次序需要重新计算服务开始与结束时刻，并通过事件驱动方式重建完整调度；目标值改善时，该局部方案才会被保留。
海南港口集疏运如何进入实验
案例以海南省新海港周边的区域港口集疏运业务为背景，路网包含省内物流节点、既有换电站和高速公路连接。任务分布呈现以海口为中心的辐射结构：60%的任务从省会前往外围节点，20%为返程任务，另有20%发生在外围节点之间。
海南案例中物流节点与换电站的地理分布（来源：Fig. 4）
海南案例与ALNS-LS实验参数汇总（来源：Table 1）
01基准电池容量为225 kWh，最低安全余量为容量的20%。
02单次换电服务时间设为20分钟，平均行驶速度设为60 km/h。
03满载和空载能耗系数分别为0.93 kWh/km与0.75 kWh/km。
04使用200个场景构造经验分布，基准Wasserstein半径均为0.1。
05实用规模实例覆盖15至30辆车、2至3座换电站和240至1000项任务。
从20个小算例走向千项任务
20个小规模实例用于检验模型与算法的解质量。GUROBI在这些实例上均获得最优解，ALNS-LS的计算时间为0.90至32.50秒，与最优解的最大相对差距为2.69%、平均差距为0.99%；相较初始解，ALNS-LS平均改善10.99%。
小规模实例中GUROBI与ALNS-LS的计算结果（来源：Table 2）
小规模平均解差
0.99%
初始解平均改善
10.99%
实用规模实例中GUROBI与ALNS-LS的计算结果（来源：Table 3）
实用规模实验中，GUROBI的平均最优性差距达到37.55%，在960项及以上任务的实例中未获得可行解。ALNS-LS为全部实例给出方案，初始解平均改善9.66%；最大规模的1000项任务、30辆车实例用时530.53秒。
电池、站点与碳价如何改变成本
管理实验分别考察电池容量、换电站网络和碳税。电池扩容能够减少换电次数及相关绕行与等待，收益随容量继续增加逐步收窄；换电站扩张的效果取决于新增站点能否填补空间服务缺口。案例中，从两站增至三站只降低4.24美元成本，第四座站覆盖欠服务区域后带来第二次明显下降。
电池容量和换电站网络配置对运营绩效的影响（来源：Fig. 5）
不同碳税情景下的成本结构演变（来源：Fig. 6）
不同碳税情景下换电型电动重卡与柴油卡车的成本比较（来源：Fig. 7）
基础设施投资需要同时查看容量和空间拓扑：电池扩容应关注边际成本下降何时趋缓，新增换电站应优先覆盖既有网络的服务空白。碳税提高会放大柴油卡车的碳成本，使换电型电动重卡的总成本优势更加突出。
风险参数的适用条件与研究边界
Wasserstein半径和置信水平共同决定方案的稳健程度。扩大模糊集或提高安全要求，会推动调度为样本外波动预留更多电量与补能空间，并增加相应运营成本；风险容忍度较高时，成本保护减少，能源短缺概率、发生频次和期望短缺量需要同步监测。
DRO风险参数对运营成本与能源韧性的影响（来源：Fig. 8）
✓案例结论建立在海南港口集疏运路网和给定任务分布之上。
✓不确定性实验使用200个人工生成场景，高低波动模式依据名义行程时间和能耗设定。
✓基准参数包含225 kWh电池、20分钟换电时间和固定能耗系数。
✓模型假定运输任务及其先后关系已经确定，重点优化补能安排与站内服务协调。
✓论文未报告海南以外路网、实时交通数据或其他换电服务机制下的外部验证结果。
该方法适用于任务、车辆、候选换电站和历史不确定性样本均可获得的区域干线场景。实际部署时需要用本地运行数据重新标定Wasserstein半径、风险容忍度、能耗分布和服务时间，并结合路网拓扑评估电池与站点投资。
论文：Distributionally Robust Energy Replenishment Scheduling for Line-Haul Electric Heavy-Duty Trucks under the Battery Leasing-Swapping Mode
作者：Mingze Li，Huan Zhang，Weiyou Guo，Kailing Li
期刊：Computers & Industrial Engineering
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先卜科技团队：常文婕、张巧巧、王一航、夏子帆、张晓乐、祁园园、张仁义
