研究背景与问题

在当前全球能源转型和智能交通革命的背景下，无人驾驶电动汽车（EV）作为核心融合载体，其大规模推广应用已成为必然趋势。然而，随着电动汽车数量的激增，车-交通网-电网（CTEG）的深度耦合及协同优化成为亟待解决的问题。现有的充电调度策略普遍存在调度效率低、负载不均衡等问题，导致充电设施资源浪费和电网运行压力增大。因此，本文针对大规模无人驾驶电动汽车充电调度的优化问题进行了深入研究。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于车-交通网-电网耦合及聚类寻优的无人驾驶电动汽车有序充电调度策略。首先，构建了考虑电动汽车充电需求、交通流、电网负荷等因素的充电调度模型。其次，采用聚类算法对充电站进行优化分组，实现充电站之间的负载均衡。然后，结合动态规划方法，对充电过程进行优化，以实现充电效率和电网负荷的最优化。最后，通过仿真实验验证了所提策略的有效性和实用性。

核心结果

本文提出的方法通过以下核心结果实现了优化目标： 1. 提高了充电调度效率，降低了充电时间，从而提升了用户满意度； 2. 实现了充电站之间的负载均衡，减少了充电设施资源的浪费； 3. 有效降低了电网负荷波动，提高了电网运行的稳定性； 4. 通过仿真实验验证了所提策略在多种场景下的有效性和实用性。

结论与意义

本文提出的基于车-交通网-电网耦合及聚类寻优的无人驾驶电动汽车有序充电调度策略，为大规模无人驾驶电动汽车充电调度提供了新的思路。该方法不仅提高了充电调度效率，而且实现了充电站和电网的协同优化，为我国智能交通和能源转型提供了有力支持。此外，本文的研究成果对电动汽车充电技术、电网优化调度等领域具有理论意义和实际应用价值。