共享電動汽車的普及為城市出行帶來便利，但用戶與運營商長期面臨兩大痛點：熱門網(wǎng)點“一車難求”與冷門網(wǎng)點“車滿為患”的供需失衡，以及無序充電對電網(wǎng)造成的負(fù)荷波動。針對這些問題，東南大學(xué)電氣工程學(xué)院研究團隊提出創(chuàng)新解決方案，通過融合行為經(jīng)濟學(xué)理論與智能算法，構(gòu)建用戶行為引導(dǎo)與充電優(yōu)化的協(xié)同調(diào)度體系。

研究核心突破在于將諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主提出的“助推理論”應(yīng)用于車輛調(diào)度場景。該理論強調(diào)通過非強制、低成本的信息干預(yù)，引導(dǎo)用戶自主做出符合系統(tǒng)整體利益的選擇。團隊構(gòu)建了包含認(rèn)知與動機雙維度的助推框架，針對不同場景設(shè)計強弱助推策略，并運用模糊綜合評價模型量化用戶響應(yīng)度。例如，通過動態(tài)顯示網(wǎng)點車輛供需、電價及碳排放數(shù)據(jù)，引導(dǎo)用戶主動將車輛歸還至低需求網(wǎng)點，實現(xiàn)車輛空間分布的再平衡。

在充電優(yōu)化層面，研究團隊突破傳統(tǒng)以運營商收益為單一目標(biāo)的局限，創(chuàng)新性地構(gòu)建兼顧經(jīng)濟性與低碳性的雙目標(biāo)模型。該模型通過深度Q網(wǎng)絡(luò)強化學(xué)習(xí)算法，模擬用戶、運營商、電網(wǎng)三方動態(tài)博弈過程，同步優(yōu)化車輛調(diào)度路徑與充電時段。算法可自動識別電網(wǎng)負(fù)荷低谷期與新能源發(fā)電高峰期，引導(dǎo)車輛在電價最低、電網(wǎng)承載力最強的時段充電，既降低運營商充電成本，又平抑電網(wǎng)波動。

實證研究表明，該方案在保障用戶選擇自由的前提下，顯著提升運營效率：用戶找車時間縮短37%，車輛周轉(zhuǎn)率提高22%，運營商充電成本降低18%，電網(wǎng)負(fù)荷波動幅度下降29%。特別在用電高峰時段，通過有序充電策略使電網(wǎng)峰值負(fù)荷減少15%，有效緩解了新能源發(fā)電間歇性對電網(wǎng)穩(wěn)定性的沖擊。

這項跨學(xué)科研究為共享交通領(lǐng)域提供了新范式，其創(chuàng)新點在于將行為科學(xué)理論與工程技術(shù)深度融合，通過柔性引導(dǎo)替代傳統(tǒng)補貼激勵，構(gòu)建起用戶、企業(yè)、電網(wǎng)三方共贏的生態(tài)體系。相關(guān)成果已形成完整技術(shù)方案，后續(xù)將通過更大規(guī)模的實地測試驗證算法魯棒性，為城市智慧交通系統(tǒng)建設(shè)提供理論支撐與技術(shù)儲備。