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上海鋇云網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，成立于2018年11月，是業(yè)內(nèi)一家專注于物流“鏈接”與“優(yōu)化”的國家高新技術(shù)企業(yè)。公司長期為制造企業(yè)、銷售流通企業(yè)、采購流通企業(yè)、流通加工中心、第三方物流公司、中小物流車隊(duì)等提供物流信息化、數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化的解決方案、產(chǎn)品咨詢和實(shí)施服務(wù)，在OMS\TMS\WMS、車貨交易平臺(tái)、車輛配載、車輛調(diào)度、路徑優(yōu)化、通用智能算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法、遺傳算法、模糊聚類等）方向擁有豐富的落地經(jīng)驗(yàn)。

2、項(xiàng)目背景

雙碳背景下，工信部于2021年印發(fā)了《關(guān)于啟動(dòng)新能源汽車換電模式應(yīng)用試點(diǎn)工作的通知》，決定啟動(dòng)應(yīng)用試點(diǎn)工作，以國家電投、三峽電力、上汽、一汽、三一、中聯(lián)重科、寧德時(shí)代等為代表的企業(yè)，紛紛布局電動(dòng)重卡領(lǐng)域。電動(dòng)重卡已成“碳達(dá)峰”“碳中和”的重要解決方案和發(fā)展趨勢。

受續(xù)航里程限制，在物流短倒場景中使用換電重卡是當(dāng)前重點(diǎn)的可行模式。電動(dòng)重卡在這些場景（如礦山、電廠、鋼鐵廠等）中持續(xù)投入運(yùn)營，電動(dòng)重卡的調(diào)度問題隨之而來，而國內(nèi)在電動(dòng)重卡調(diào)度算法、系統(tǒng)上缺乏成熟的研發(fā)成果。

本項(xiàng)目《基于低碳運(yùn)營的電動(dòng)重卡智能調(diào)度算法及系統(tǒng)》，聚焦解決電動(dòng)重卡調(diào)度的以下問題：一、如何縮減短倒作業(yè)的裝卸排隊(duì)時(shí)長；二、如何充分發(fā)揮換電站的服務(wù)能力；三、電動(dòng)重卡在何時(shí)、何地進(jìn)行換電以減少排隊(duì)時(shí)長和換電沿途的電力消耗；四、電動(dòng)重卡運(yùn)營中如何滿足短倒業(yè)務(wù)的時(shí)效性、經(jīng)濟(jì)性及其他方面的述求。

針對(duì)上述問題，本項(xiàng)目建立了車貨匹配量化模型、電動(dòng)重卡的換電模式與換電站的選擇模型、業(yè)務(wù)調(diào)度與換電結(jié)合的多目標(biāo)組合優(yōu)化模型，并設(shè)計(jì)相應(yīng)算法求解，推出電動(dòng)重卡智能業(yè)務(wù)調(diào)度與換電管理的軟件產(chǎn)品。

3、項(xiàng)目內(nèi)容

（1）車貨匹配規(guī)則

物流企業(yè)運(yùn)營電動(dòng)重卡前，一般先采購電動(dòng)牽引車頭，車廂或車板則需根據(jù)短倒場景中貨物特點(diǎn)進(jìn)行定制購買（如中翻、側(cè)翻的自卸車板等），再為車板/車廂安裝輔助設(shè)備（如低隔熱圍擋、苫布等）。不同的車板/車廂、輔助設(shè)備所服務(wù)的貨物特征各有不同，因此需對(duì)電動(dòng)重卡和貨物的特征以及車貨匹配規(guī)則進(jìn)行定義和研究。

（2）業(yè)務(wù)調(diào)度與換電的融合

受限于續(xù)航能力，電動(dòng)重卡在運(yùn)輸任務(wù)執(zhí)行的前（裝貨前）、中（運(yùn)輸中）、后（卸貨后）階段，都可能需要換電。為保證調(diào)度方案順利執(zhí)行，需研究運(yùn)輸任務(wù)與換電站之間的關(guān)系，將調(diào)度方案與換電方案融合。

（3）業(yè)務(wù)調(diào)度于換電融合模式的量化決策模型

換電站在地理位置上分布于不同場所，換電站建設(shè)的服務(wù)能力不同（輛/小時(shí)），因此，需要研究：如何為一個(gè)具體的運(yùn)輸任務(wù)，量化、評(píng)價(jià)最優(yōu)的業(yè)務(wù)調(diào)度與換電的融合模式，并在具體的模式下從多個(gè)備選換電站中選擇合適的換電站，以減少車輛無效排隊(duì)和無效行駛。

（4）電動(dòng)重卡業(yè)務(wù)調(diào)度的優(yōu)化目標(biāo)及數(shù)學(xué)模型

電動(dòng)重卡的業(yè)務(wù)調(diào)度，在滿足1）中車貨匹配規(guī)則的前提下，有如下常規(guī)優(yōu)化目標(biāo)：經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)，如成本最低、車次最少等；效率性指標(biāo)，如裝卸排隊(duì)時(shí)間最短、就近原則等；服務(wù)滿意度指標(biāo)，如盡可能在規(guī)定時(shí)間送達(dá)、緊急任務(wù)優(yōu)先等。也有其獨(dú)有的優(yōu)化目標(biāo)，如縮短電動(dòng)重卡在換電站的無效排隊(duì)時(shí)間，減少因換電帶來的無效行駛距離，提高換電站的服務(wù)能力等。如何定義、量化上述目標(biāo)，并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，是研究重點(diǎn)。

（5）電動(dòng)重卡的多目標(biāo)智能調(diào)度算法

對(duì)4）中的多目標(biāo)組合優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)一套在計(jì)算機(jī)求解時(shí)效上滿足實(shí)際調(diào)度需求（秒級(jí)以內(nèi)）的算法，使前述方法快速求解、輸出調(diào)度方案，是研究的另一重點(diǎn)。

（6）基于低碳運(yùn)營的電動(dòng)重卡智能調(diào)度信息系統(tǒng)

針對(duì)1、2、3、4、5中的研究范圍和內(nèi)容，研發(fā)出一套電動(dòng)重卡的智能調(diào)度系統(tǒng)是本項(xiàng)目的最終產(chǎn)物。

4、關(guān)鍵技術(shù)4.1電動(dòng)重卡能力特征集合與業(yè)務(wù)需求特征集合

車貨匹配規(guī)則首先要解決什么樣的車能執(zhí)行什么樣的業(yè)務(wù)問題，因此，本項(xiàng)目一方面對(duì)車板/車廂的類型、輔助設(shè)備的類型、長寬高、電動(dòng)卡車的續(xù)航里程屬性等進(jìn)行了定義和編碼，以構(gòu)建車輛的能力特征集合(Vehicle Capacity Set)；另一方面，對(duì)調(diào)度任務(wù)所需求的車型、輔助設(shè)備類型、長寬高、重量、距離、裝卸點(diǎn)經(jīng)緯度等進(jìn)行了定義和編碼，以形成任務(wù)的需求特征集合(Requirement Characteristics Set)，如下表所示。

4.2車貨匹配規(guī)則及應(yīng)用

本項(xiàng)目構(gòu)建了車輛的能力特征集合（Vehicle Capacity Set）和任務(wù)的需求特征集合（Requirement Characteristics Set），并將車貨匹配規(guī)則劃分兩類：硬約束（based on hard constraints）規(guī)則和軟約束（based on soft constraints）規(guī)則。應(yīng)用時(shí)，處理如下：

一、針對(duì)硬性約束（based on hard constraints）的規(guī)則，將車輛能力特征集合的元素與任務(wù)需求特征集合的對(duì)應(yīng)元素進(jìn)行嚴(yán)格匹配；

二、對(duì)于軟性約束（based on soft constraints）的規(guī)則，則采取計(jì)算軟性約束的匹配滿意度。

4.3 業(yè)務(wù)調(diào)度、換電融合模式及量化決策模型

結(jié)合實(shí)際調(diào)研和邏輯推理，本項(xiàng)目定義了三種業(yè)務(wù)調(diào)度、換電的融合模式。

對(duì)于任意一個(gè)給定的具體運(yùn)輸任務(wù)，需要決策兩個(gè)問題：一、選擇哪種模式？二、每種模式下有多個(gè)備選換電站，選擇哪個(gè)換電站？據(jù)此，本項(xiàng)目建立了如下的數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型。 

上述決策模型目標(biāo)為：

一、減少電動(dòng)重卡的電耗（空車行駛、重車行駛）；

二、減少車輛換電排隊(duì)等待時(shí)間。

模型中涵蓋了如下參數(shù)：目標(biāo)一目標(biāo)二的權(quán)重、各路段空車行駛距離、各路段重車行駛距離、空車行駛平均電耗、重車行駛平均電耗、各備選換電站的預(yù)計(jì)排隊(duì)時(shí)長、排隊(duì)時(shí)長-電耗轉(zhuǎn)換系數(shù)。

4.3 優(yōu)化目標(biāo)與調(diào)度模型

除了建立車輛能力特征向量、任務(wù)需求特征向量的量化指標(biāo)外，本項(xiàng)目研究了以下調(diào)度目標(biāo)：一、優(yōu)先滿足緊急任務(wù)；二、就近原則；三、避免裝卸貨擁堵；四、優(yōu)先滿足任務(wù)的計(jì)劃精度；五、換電站車輛排隊(duì)時(shí)間最短。

結(jié)合調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)、車貨匹配規(guī)則、換電融合模式、備選換電站的選擇等研究，本項(xiàng)目建立了上述的調(diào)度優(yōu)化模型。

5、創(chuàng)新點(diǎn)

技術(shù)創(chuàng)新

（1）構(gòu)建車輛的能力特征集合（Vehicle Capacity Set）和任務(wù)的需求特征集合（Requirement Characteristics Set），為車貨匹配提供詳細(xì)依據(jù)；

（2）將車貨匹配規(guī)則，分為硬約束（based on hard constraints）規(guī)則和軟約束（based on soft constraints），并研究各自的匹配和計(jì)算方法；

（3）提出電動(dòng)卡車的3類業(yè)務(wù)調(diào)度與換電融合的模式，并建立給定具體運(yùn)輸任務(wù)時(shí)，各模式下的備選換電站選擇的數(shù)學(xué)模型；

（4）提出電動(dòng)卡車在短倒運(yùn)輸場景下的5類核心優(yōu)化目標(biāo)，并建立多目標(biāo)組合優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。   

應(yīng)用創(chuàng)新

（1）設(shè)計(jì)相關(guān)智能算法，并開發(fā)了一套基于低碳運(yùn)營的開放式調(diào)度軟件產(chǎn)品，使業(yè)務(wù)相關(guān)方能夠在線協(xié)同，在國內(nèi)率先推出電動(dòng)重卡的業(yè)務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。

（2）車貨匹配的量化決策。

6、經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益

（1）減少碳排放：在已試點(diǎn)的項(xiàng)目中，電動(dòng)重卡因行駛距離節(jié)省帶來的平均碳排放減少：32.5噸/年；

（2）提升車輛運(yùn)轉(zhuǎn)效率：電動(dòng)重卡平均車次提升：0.5天/車次；電動(dòng)重卡平均行駛距離減少15%：車輛運(yùn)營成本降低4%，車輛營收增加20%；

（3）提升業(yè)務(wù)協(xié)同效率：業(yè)務(wù)執(zhí)行無紙化，減少紙張使用；多角色在線協(xié)同，減少人員無效流動(dòng)；

（4）改善調(diào)度管理：對(duì)業(yè)務(wù)和車輛的定量化研究，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配和調(diào)度優(yōu)化，減少50%調(diào)度人力資源投入。