电网根据EV充电负荷和常规负荷的时空分布，以某一目标（运行成本最小、网损最小等）求解OPF问题，制定源端出力和节点电价，调控潮流分布；交通网根据各路段的电价和当前交通流分布，以某一准则求解交通分配问题（Traffic Assignment Problem, TAP），制定各路段的拥挤费用，调控交通流分布。二者的协同运行将实现社会效益最大化。

⬆ 图1 电力-交通网协同运行研究框架

交通量分配是将各起止点（Origin-Destination, OD）的交通需求根据实际情况按照一定的准则分配到交通网的各个路段上，并求出各条路段的交通流量。平衡分配是当前广泛使用的分配准则，根据不同的分配目标，可分为用户均衡（User Equilibrium, UE）准则和系统最优（System Optimal, SO）准则。从时间间隔划分，交通分配问题又可分为静态交通分配（Static Traffic Assignment, STA）、半动态交通分配（Semi-dynamic Traffic Assignment, SDTA）和动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment, DTA）。具体分类如图2所示，三类交通分配模型的区别见图3。由此可见，STA对交通流的描述较为粗糙，是以交通网规划为目标开发出来的交通分配方法；而DTA能够较为细致地描述交通流，是以实时交通控制管理为目标开发出来的交通分配方法。SDTA是对以上两类模型的一个折中，具备广泛用途的同时避免了庞大的计算负担，适用于在日前层面处理交通分配问题。

⬆ 图2 交通分配模型分类

⬇ 表1 电力-交通网协同运行文献比较

当前研究成果的总结和比较见表1。对于电气化交通背景下的电力-交通网协同优化运行问题，现有研究主要集中在单时间断面，采用STA模型并结合UE、SO准则来刻画交通流分布，采用DCOPF和ACOPF模型来描述电网潮流分布。协同调度的主要调控手段是源端（发电机、分布式电源）出力和荷端价格激励（路段拥挤费、充电电价），调度目标是最小化耦合系统的运行成本（发电成本、交通流通行时间成本、EV耗电成本）。

未来可行的研究方向包括电力-交通网协同运行机理研究、电力-交通网多时段协同优化运行、考虑不确定因素的电力-交通网协同优化运行、电力-交通网协同需求响应、电力-交通网安全运行、基于自动驾驶和智慧交通系统的电力-交通网协同优化运行、多场景下的电网-交通网耦合形态研究等。