迈向可靠、有弹性和安全的电动汽车充电基础设施：利用人工智能实现具备疏散能力的出行系统

《IEEE Electrification Magazine》：Toward Reliable, Resilient, and Secure Electric Vehicle Charging Infrastructure: Leveraging Artificial Intelligence for Evacuation-Ready Mobility

该研究探讨电动汽车充电基础设施在极端天气、紧急疏散等场景下的脆弱性，提出通过AI预测、自动控制、异常检测及情景合成等技术创新，结合配电系统协调、分布式能源调度及断电响应措施（如馈线重构、微电网运行），以提升充电设施可靠性与韧性，并以犹他大学案例验证其有效性。

　　

摘要：

电动汽车（EVs）在美国新售车辆中的占比已超过10%，且其全球普及速度正在迅速增长。随着道路上电动汽车数量的增加，交通运输系统对电网的依赖程度也在不断提高。因此，确保人们能够使用到可靠、具有韧性和安全性的电动汽车充电基础设施变得至关重要。在极端天气事件、紧急疏散以及电网故障等情况下，可靠的出行能力对公共安全尤为关键。当前的充电基础设施通常是按照正常运行条件、稳定的日负荷模式以及便捷的充电需求进行设计的，往往无法应对疏散期间可能出现的需求激增、电网压力增大以及通信需求变化等问题。本文分析了在这些干扰情况下影响充电可用性和疏散出行的各种脆弱性，并提出了通过人工智能（AI）技术实现的预测、自动化控制、异常检测和情景模拟等方法来提升充电基础设施的可靠性、韧性和安全性的创新途径。同时，还探讨了协调配电系统运行、分布式能源资源（DER）调度以及停电感知措施（如馈线重构和微电网操作）等方面的应用。犹他大学的一个案例研究展示了现有智能充电平台如何在正常运行条件和紧急情况下支持这些措施，保障充电服务的持续供应。

电动汽车（EVs）在美国新售车辆中的占比已超过10%，且其全球普及速度正在迅速增长。随着道路上电动汽车数量的增加，交通运输系统对电网的依赖程度也在不断提高。因此，确保人们能够使用到可靠、具有韧性和安全性的电动汽车充电基础设施变得至关重要。在极端天气事件、紧急疏散以及电网故障等情况下，可靠的出行能力对公共安全尤为关键。当前的充电基础设施通常是按照正常运行条件、稳定的日负荷模式以及便捷的充电需求进行设计的，往往无法应对疏散期间可能出现的需求激增、电网压力增大以及通信需求变化等问题。本文分析了在这些干扰情况下影响充电可用性和疏散出行的各种脆弱性，并提出了通过人工智能（AI）技术实现的预测、自动化控制、异常检测和情景模拟等方法来提升充电基础设施的可靠性、韧性和安全性的创新途径。同时，还探讨了协调配电系统运行、分布式能源资源（DER）调度以及停电感知措施（如馈线重构和微电网操作）等方面的应用。犹他大学的一个案例研究展示了现有智能充电平台如何在正常运行条件和紧急情况下支持这些措施，保障充电服务的持续供应。