Jie Yang, Fang He, Zuo-Jun Max Shen and Xi Lins

Production and Operations Management, 2025，Vol.34(7)

推荐理由

随着电动汽车市场的快速扩张，用户充电需求不断增长。除了传统固定充电桩，一些企业开始探索移动充电服务模式，上门为用户车辆补能，其优势在于服务灵活度高、可缓解电网压力等。但是，面对需求的随机波动与空间分布的复杂性，如何实现高效调度与合理定价的协同优化，仍是移动充电平台运营的重要挑战。为探讨这种新型服务模式——移动充电的运作机制，我院管理科学与工程系助理研究员杨杰作为第一作者，与团队合作撰写了论文。被运营管理领域国际顶级期刊Production and Operations Management录用并发表，本项研究为移动充电运营提供了系统化的分析框架和决策参考。

作者简介

Jie Yang，Tongji University

Fang He, Tsinghua University

Zuo-Jun Max Shen, The University of Hong Kong

Xi Lin, University of Michigan

关键词

Dynamic Pricing; Mobile Charging; Service Fulfillment; Stackelberg Game

内容简介

传统固定式充电设施在使用过程中仍存在诸多局限：车主不仅需驱车寻找可用充电桩，还要在附近等待充电完成，既增加了时间成本，也容易引发里程焦虑。同时，高峰时段集中充电，还会给电网带来额外负荷压力。为此，一些企业开始探索移动充电服务模式，通过调度搭载充电设备的车辆，将充电服务“送”到用户所在位置。该模式不仅能有效缩短等待时间、提升服务灵活性，还可在电网低负荷时段为充电车补能，使其充当灵活的储能单元，从而实现削峰填谷、缓解电网压力。

本文聚焦移动充电系统的运营决策动态优化。首先，建立平台与用户之间的博弈模型，刻画用户在给定服务开始时间与定价策略下的充电选择行为，并据此评估不同服务方案对应的平台收益。基于理论分析结果构建拓展网络，将平台决策优化问题转化为该网络上的路径规划模型，并提出近似动态规划算法，以应对需求随机性对决策过程的影响。针对大规模问题的计算挑战，研究设计具有理论性能保证的近似算法，对位置相近的集中需求进行预处理，将其聚合为一般网络中的节点，从而有效降低求解规模；同时，通过比较服务不同区域的收益水平确定节点访问优先级，进一步提升算法效率。该算法在保持计算性能的同时，兼顾方案的可解释性与可实施性。

总体而言，本研究为移动充电平台的定价与服务优化，提供了系统化的分析思路与高效的决策框架，并在区域部署与价格管控方面，提出了具有实践意义的管理启示。研究成果可为平台精细化运营提供理论支持，有助于改善充电供需匹配关系、优化用户体验，助力交通电动化发展。