【Цель】 В связи с проблемами нерационального управления батареями и влияния факторов неопределённости в процессе глубокой интеграции городских электромобильных зарядных и сменных станций с возобновляемыми источниками энергии разработаны эффективные меры по повышению экономичности и устойчивости работы систем зарядных и сменных станций. 【Метод】 Предложена стратегия оптимизации расписания зарядных и сменных станций на основе теории принятия решений при информационных разрывах - робастной оптимизации: во-первых, построена модель оптимального расписания, интегрирующая сеть, фотогальванические установки, газовые турбины, системы хранения энергии и зарядное оборудование; во-вторых, разработана стратегия управления энергией на основе интервалов состояния заряда батареи и приоритетов зарядки/разрядки для динамического поддержания запаса полностью заряженных батарей; в-третьих, предложен гибридный метод обработки неопределённости с использованием робастной оптимизации для борьбы с колебаниями фотогальванической генерации и моделью снижения риска теории принятия решений при информационных разрывах для контроля неопределённости нагрузки. Данный метод не требует вероятностных распределений и генерации сценариев, что эффективно снижает вычислительную сложность. 【Результаты】 На примере одного из парков в Восточном Китае проведён симуляционный анализ, в результате различных сценариев с разными отношениями к риску получены оптимальные планы расписания зарядных и сменных станций, что подтвердило надёжность и эффективность предложенной модели. 【Вывод】 Предложенная стратегия оптимизации расписания зарядных и сменных станций на основе теории принятия решений при информационных разрывах и робастной оптимизации эффективно решает проблемы нерационального управления батареями и неопределённостей, вызванных глубокой интеграцией возобновляемых источников энергии, предоставляя поддержку для формирования жизнеспособных и экономичных планов расписания и улучшая экономичность и устойчивость системы.

зарядные станции;электромобили;анализ неопределённости;теория принятия решений при информационных разрывах;робастная оптимизация