一种基于数据驱动的交通能量联合分配优化方法

本发明公开了一种基于数据驱动的交通能量联合分配优化方法，包括以下步骤：S1.根据历史数据收集交通网参数和电网参数；S2.根据获得的电网与交通网参数，建立动态交通–能量分配模型；S3.采用多层感知机学习非线性关系，使用历史运行数据或仿真数据进行训练，得到训练好的多层感知机映射函数；S4.将训练好的多层感知机映射函数通过分段线性化与二进制变量控制转化为混合整数约束，得到能够嵌入优化求解器的重构后的MIP模型;S5.利用重构后的MIP模型进行全局优化，输出最优/近优的交通–能量联合分配方案。本发明在保持可解性的同时尽量保真地刻画充放电—交通动态耦合机理，弥补了固定功率线性化与传统包络近似在灵活性利用与精度上的不足。