在碳中和目标驱动下，能源转型与交通电气化进程加速，智能电网与自动驾驶技术各自迎来爆发式增长。然而，两大系统的孤立发展正遭遇瓶颈：电网难以精准匹配动态变化的新能源车充电负荷；自动驾驶车辆则受限于能源补给效率与全局路况感知。本研究首次提出深度融合二者的“智能驱动数字孪生”框架，开创性地构建交通-能源耦合网络优化新范式。
创新核心：数字孪生驱动的双向赋能机制 本研究颠覆传统单点优化思路，通过高保真数字孪生体实现两大系统的实时交互与协同进化：
动态能源画像赋能车辆决策
基于电网侧实时数据（电价波动、区域可再生能源出力、节点负载），构建分布式能源协调控制系统。自动驾驶车辆可提前获取未来5-30分钟的充电桩状态（空闲率、实时电价梯度），结合自身电池状态与行程规划，动态优化充电路径。实验表明，该机制使车辆排队等待时间降低41%，电网峰谷差缩小18%。交通流透视辅助电网调控
利用自动驾驶车辆传感器集群（雷达、摄像头、V2X），构建覆盖全域的高精度道路拓扑建模技术。数字孪生平台聚合匿名化交通流速度、拥堵热力图、突发事故坐标，生成分钟级精度的区域充电需求预测模型。电网借此动态调整实时能源调度算法优化，提升配网设备利用效率23%。
三大关键技术支柱
多源异构数据融合引擎
攻克电网SCADA数据、车端感知流、交通监控视频的时空对齐难题，建立基于联邦学习的车联网数据交互协议，在保障隐私前提下实现毫秒级数据交换。物理-虚拟实时映射模型
开发嵌入电力潮流方程与微观交通仿真的多物理场耦合仿真平台，支持10万级节点电网与万辆级自动驾驶车辆的联合推演，仿真速度达实时1.5倍。协同优化决策智能体
采用多智能体强化学习（MARL）框架，训练电网调度Agent与车辆路由Agent的协同策略。在苏州工业园区试点中，该系统成功化解了因演唱会散场导致的局部配网过载危机。
应用场景与价值爆发点 当台风导致某区域配网故障时，系统可自动执行三步响应：首先，数字孪生体定位故障区周边可用充电桩及在途车辆；其次，向受影响新能源车推送绕行充电方案；最后，调度邻近空闲车辆向应急设施提供反向供电（V2G）。该机制将故障恢复时间压缩60%，凸显极端场景韧性支撑能力。
智能驱动数字孪生体的构建，标志着能源网络与交通系统从机械叠加走向化学融合。随着实时能源调度算法优化与车联网数据交互协议的持续迭代，未来将涌现更多颠覆性应用：城市级虚拟电厂动态聚合车载电池资源、自动驾驶车队自主参与电力现货市场交易……这场由数字镜像驱动的协同革命，正重新定义智慧城市的运行逻辑与可持续未来。
