要在目标DAG中使用TriggerDagRunOperator设置execution_date以使用当前execution_date，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经按照文档正确安装和配置了Apache Airflow。

2. 在目标DAG文件中，导入所需的模块和操作符：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dagrun_operator import TriggerDagRunOperator
from datetime import datetime

3. 定义一个函数，用于获取当前的execution_date并将其传递给TriggerDagRunOperator的execution_date参数。这可以通过在函数内部使用datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')来实现：

def get_current_execution_date(**context):
    return datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')

4. 创建一个DAG对象，并定义所需的参数，包括DAG的名称、运行时间表和默认参数：

dag = DAG(
    'target_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # 每天午夜运行一次
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'start_date': datetime(2022, 1, 1),
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5)
    }
)

5. 创建一个TriggerDagRunOperator对象，并将其添加到DAG中。确保将provide_context=True传递给TriggerDagRunOperator，以便可以在get_current_execution_date函数中访问上下文：

trigger_dag_run = TriggerDagRunOperator(
    task_id='trigger_dag_run',
    trigger_dag_id='target_dag',
    execution_date="{{ ti.xcom_pull(task_ids='get_execution_date') }}",
    provide_context=True,
    dag=dag
)

6. 创建一个获取当前execution_date的任务，并将其添加到DAG中。将get_current_execution_date函数作为PythonOperator的参数传递，并将任务的task_id设置为get_execution_date：

get_execution_date = PythonOperator(
    task_id='get_execution_date',
    python_callable=get_current_execution_date,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

7. 使用get_execution_date任务作为trigger_dag_run任务的依赖项：

get_execution_date >> trigger_dag_run

8. 最后，保存并运行你的DAG。当DAG运行时，trigger_dag_run任务将使用当前的execution_date来触发目标DAG的运行。

请注意，如果你希望在目标DAG中使用当前execution_date，你还需要在目标DAG的任务中使用provide_context=True，以便可以从上下文中获取execution_date。