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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.2026010009</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>支持规模化超快充电设施车网互动的智能调控终端研究与设计</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/3/1/10.61369/EPTSM.2026010009</url><author>刘彤,姜伟,吴蔚,谢慧勤,彭伊伊</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>3</volume><issue>1</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-01-20</published-time></date></history><abstract>【目的】针对大规模超快充电设施接入配电网存在车网交互感知失真、配电网安全与电动汽车超快充电矛盾冲突、充电桩利用率提升优化以及配电网储能协同调控能力不足等问题，提出一种实现大规模超快充电设施车网互动的智能调控终端设计方案。【方法】构建集&amp;ldquo;多源数据采集与车网状态感知&amp;mdash; 车网互动策略优化&amp;mdash; 功率动态分配&amp;mdash; 储能协同调控&amp;mdash; 实时响应与反馈&amp;mdash; 安全与协议适配&amp;rdquo;于一体的终端架构。采用端-边-云协同模式实现多源信息融合与分层决策；基于多主体博弈与多智能体强化学习实现电网、用户与运营商多方收益协调；通过优先级评估与比例公平算法对电网与储能系统的可用功率进行联合分配，并在边缘侧构建快速闭环响应机制。【结果】所设计的智能调控终端在结构上实现了状态感知、策略生成与执行控制的有机协同，满足大规模超快充场景下对实时性、可靠性与可扩展性的工程需求。【结论】该终端设计方案在不依赖特定储能技术路线的前提下，能够为大规模超快充场站提供可工程部署的车网互动基础设施支撑，具有良好的推广与应用前景。</abstract><keywords>超快充电设施,V2G,智能调控终端,动态功率分配,储能协同,端-边-云架构</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 电动汽车充换电设施布局规划与调控运营专栏导语[J].中国公路学报,2024,37(04):2.[2] 谢娜, 徐枭, 柳邵辉, 等. 面向车网互动的电动汽车标准体系研究与思考[J].中国汽车( 中英文对照),2025,35(11):643-647+664.[3] 王睿, 梅文明, 刘新, 等. 基于贝叶斯智序网络和自适应阈值的信令风暴预测算法[J].计算机应用,2025,45(S1):202-205.[4] 周步祥, 曾扬俊, 邱一苇, 等. 基于非合作博弈的可再生能源制氢合成氨系统多主体运行模式分析[J].电力自动化设备,2023,43(12):197-205.[5] 杜银昌, 袁杰. 基于LSTM方法的海上油气平台中短时电力负荷预测研究[J].船电技术,2025,45(11):56-59.[6] 高瑞. 基于MPC算法的煤矿电力系统负荷暂态频率稳定智能化控制[J].能源与环保,2025,47(10):177-183.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
