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霍克锂电池考虑电池退化的异性恋电动垂直起降飞行器混合配送机队路径规划问题

随着低空经济的快速发展，电动垂直起降飞行器在城市物流配送中的应用日益广泛。作为关键部件，锂离子电池健康状态的退化会显著影响飞行器的性能与运营成本。然而，现有研究鲜少将电池退化纳入航线规划策略，这可能导致电池过度退化并增加维护成本。为解决这一问题，本研究开发了一种面向异构配送车队的电池衰减感知车辆路径规划模型，以实现电池资源的均衡管理。基于真实世界电池老化数据集构建了电池衰减模型，并采用加权平均平面插值法对模型进行线性化处理。此外，构建了混合整数线性规划模型，在满足能耗与载重约束条件下，最小化车队整体健康度衰减。通过这一主要优化目标，该模型间接延长了车队的剩余使用寿命并降低了维护成本。计算研究表明，所提出的路线规划模型优于传统的基于最短距离的优化方法。在不同规模的实验组中，每公里平均电池衰减降低了40.41%，车队平均剩余使用寿命延长了53.26%，每公里平均维护与运营成本减少了37.32%。敏感性分析进一步表明，当初始健康状态接近失效阈值时，所提出的路线规划模型的效益会变得更加显著。

引言

近年来，低空经济兴起，推动了物流行业对即时配送服务的需求日益增长[1]。在此背景下，电动垂直起降（eVTOL）飞行器成为解决"最后一公里"配送难题的创新方案[2]。eVTOL飞行器环保、低噪、快速机动的特性，正在逐步改变传统货物配送模式[3]。与传统地面车辆配送方式不同，eVTOL飞行器不受交通拥堵制约，能有效利用低空空域实现点对点直达配送，从而显著提升配送效率[4]。因此，开展eVTOL飞行器路径规划研究，对有效降低运营成本、提升配送绩效具有重要的理论意义与实践价值[5]。
车辆路径问题（VRP）是物流管理领域的经典议题，已引起学术研究者的广泛关注[6]。传统VRP主要关注优化从中央仓库出发的车队调度[7]，其Objective是规划最短总距离路线，在返回仓库前服务所有客户节点[8]。然而，电动垂直起降飞行器（eVTOL）的航线规划面临显著差异。主要限制源于eVTOL受电池能量限制的严格续航能力[9]。此外，货物重量直接影响能耗，进而影响飞行距离[10]。因此，传统VRP模型无法充分适用于eVTOL货运航线的有效规划。
为克服这些局限性，研究人员提出了一系列针对电动垂直起降飞行器与无人机物流的改进路径规划模型。Dorling等学者[11]提出了两种多行程无人机配送车辆路径问题（Multi-trip VRPs），其目标（Objective）分别是在配送时间约束下实现成本最小化及在预算限制内实现配送时间最短化。Torabbeigi团队[12]将有效载荷-电池能耗关系纳入考量，提出了一种在确保安全返航前提下最大限度减少无人机使用数量的调度方法。Yan等[13]提出了一种基于网络流技术的无人机路径规划与调度模型，旨在满足成本与运行约束条件下的早期配送需求。Bruni等[14]提出了考虑飞行时间不确定性的非线性能耗函数，其目标是最小化客户等待时间。同期，Wen等[15]与Wang等[16]的研究探索了异构无人机集群的应用，即通过大型无人机投放小型无人机或采用不同航程与载量的机队来提升运营灵活性。Savuran等[17]进一步扩展了该研究，通过分析多容量移动仓库车辆路径问题，在有限航程条件下实现目标区域覆盖最大化。
在这些模型创新的基础上，多项研究进一步聚焦于能源调度与应用，以提升和扩展电动垂直起降（eVTOL）飞机的运行范围与服务品质[18]。Hong等人[19]基于最短路径、补给流和最大覆盖原则，提出了面向物流服务的无人机充电站选址模型。Ribeiro等人[20]开发了一个同时考虑无人机路径规划与移动充电站部署的模型，以支持灾后搜救任务。Huang等人[21]提出了一种利用无人机站点优化长途配送路线的方法，以最小化整体配送时间。Chen等[22]引入了带时间窗的联合路径规划与充电调度问题，以有效分配系统资源。Song等[23]考虑了产品质量对无人机续航时间的影响，并探索了电池与消耗品补给的共享站点选址问题。Pinto等[24]提出了一种优化充电站点部署与飞行距离的网络设计模型，旨在扩展无人机作业半径。
此外，大量研究探讨了无人机与卡车的协同运作模式，通过利用卡车来提升无人机的能源承载能力与货物重量限制，从而优化整体服务效能。Xia等[25]提出了一种无人机-卡车协同路径规划模型，并基于Dantzig-Wolfe分解设计了分支-定价-切割算法进行求解。Stodola等[26]采用蚁群优化启发式方法解决了多无人机、多仓库路径规划问题。Guo等[27]与Farazi等[28]则聚焦电动垂直起降（eVTOL）配送过程中的回收问题与噪声影响，进而提出了具有实践价值的管理建议。
作为eVTOL飞行器的核心部件，锂电池的SOH与退化特性显著影响系统性能与运营成本[29]。在多次配送循环中，锂电池会经历不可逆的容量衰减和内阻增大等退化现象[30]。这种退化不仅对飞行性能与运营安全产生负面影响，还会大幅提升维护与更换成本。然而现有eVTOL飞行器路径规划研究常忽略电池退化问题，导致任务分配不均并加速电池的非均衡退化。这种不平衡性会提高维护成本，损害物流场景下eVTOL飞行器长期运营效率。
为解决上述问题，本研究提出一种电池衰减感知路径规划（BDA-RP）模型，该模型将健康状态（SOH）衰减纳入路径规划过程。BDA-RP模型通过促进异构电动垂直起降飞行器机队间的均衡电池利用，从而延长机队电池寿命并降低运营维护成本。本研究构建了混合整数线性规划（MILP）模型来表征所提出的BDA-RP模型，基于真实电池老化数据建立SOH衰减模型，并考虑能耗与读档约束。优化Objective为最小化电动垂直起降飞行器机队整体SOH衰减值。本文主要贡献可概括如下：
  • (1)
    提出了一种面向电动垂直起降飞行器机队管理的电池衰减感知路径规划模型，目标是最小化电池组的总体健康状态(SOH)衰减。
  • (2)
    开发了基于人工神经网络(ANN)的SOH衰减模型，可在实际配送条件下实现更精准、更符合现实的估算。
  • (3)
    所提出的BDA-RP模型被构建为具有多重运行约束条件的混合整数线性规划(MILP)模型，可通过商用CPLEX求解器实现最优求解。
  • (4)
    通过对比实验验证了所提BDA-RP模型在延长机队使用寿命和降低维护成本方面的性能优势与有效性。
上一个：霍克锂电池采用外短路法实现锂离子电池完全放电与储存以促进电池回收 下一个：霍克锂电池通过MoS2/MoSe2@rGO异质结构基隔膜抑制多硫化物穿梭效应以实现高循环稳定性锂硫电池2%%2

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