導(dǎo)語(yǔ)

隨著國(guó)家對(duì)環(huán)保和能源轉(zhuǎn)型的重視程度加深，電動(dòng)汽車(chē)作為清潔、高效的交通方式，正逐漸得到推廣和應(yīng)用。這一趨勢(shì)不僅推動(dòng)了電動(dòng)汽車(chē)行業(yè)的飛速發(fā)展，也對(duì)電網(wǎng)的用電負(fù)荷特性產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。本文基于深入計(jì)算推演，分析電動(dòng)汽車(chē)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響，助力充電樁業(yè)務(wù)發(fā)展及決策支撐。

電動(dòng)汽車(chē)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷帶來(lái)挑戰(zhàn)

近年來(lái)隨著國(guó)家政策密集催化，各類補(bǔ)貼持續(xù)扶持，電動(dòng)汽車(chē)行業(yè)已進(jìn)入規(guī)?；⒏哔|(zhì)量發(fā)展階段。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，近十年來(lái)，我國(guó)新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。從2015年全國(guó)電動(dòng)汽車(chē)保有量不足百萬(wàn)輛，到2025年已突破4300萬(wàn)輛大關(guān)，這種指數(shù)級(jí)擴(kuò)張對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。

（一）電網(wǎng)負(fù)荷規(guī)模增加

隨著電動(dòng)汽車(chē)的普及，其充電需求將顯著提升電網(wǎng)的總負(fù)荷。特別是在充電高峰時(shí)段，大量電動(dòng)汽車(chē)同時(shí)充電將對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷帶來(lái)巨大沖擊，以25年全國(guó)新能源車(chē)的保有量計(jì)算，瞬時(shí)的負(fù)荷峰值可能接近1億千瓦。

（二）電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)性增大

電動(dòng)汽車(chē)用戶的充電行為具有隨機(jī)性，這種不確定性加劇了電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)，進(jìn)而增加了電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)復(fù)雜度。

1、時(shí)間維度：用戶可能在工作日的下班時(shí)間集中充電，導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷在短時(shí)間內(nèi)急劇增加；而在夜間或周末，充電需求可能相對(duì)較低。

2、空間維度：城市中心充電密度是郊區(qū)的3-5倍，局部電網(wǎng)承載壓力突增，易引發(fā)變壓器過(guò)載。

這種負(fù)荷的波動(dòng)性對(duì)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)提出了更精細(xì)化的管理和調(diào)度要求。

應(yīng)對(duì)策略和實(shí)現(xiàn)思路

圍繞負(fù)荷預(yù)測(cè)、充電調(diào)度、電網(wǎng)規(guī)劃和政策機(jī)制四個(gè)維度，本文融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、V2G技術(shù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能算法，結(jié)合分時(shí)電價(jià)與電網(wǎng)升級(jí)措施，構(gòu)建了電動(dòng)汽車(chē)與電網(wǎng)協(xié)同發(fā)展的綜合策略體系。該體系通過(guò)精準(zhǔn)推演電動(dòng)汽車(chē)負(fù)荷影響，可實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)與電網(wǎng)的協(xié)同發(fā)展，在一定程度上保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

（一）構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷影響推演模型

建立電動(dòng)汽車(chē)規(guī)?；l(fā)展的電網(wǎng)負(fù)荷動(dòng)態(tài)推演模型，需整合充電行為特征、電網(wǎng)承載能力和可再生能源接入等多維因素；通過(guò)精細(xì)化仿真與多場(chǎng)景分析，評(píng)估電動(dòng)汽車(chē)不同發(fā)展階段對(duì)電網(wǎng)的影響，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和智能調(diào)度提供決策支持。

（二）開(kāi)展電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷影響推演

結(jié)合用戶充電行為特征、電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施條件及可再生能源接入情況，通過(guò)構(gòu)建精細(xì)化仿真模型，分析電動(dòng)汽車(chē)不同發(fā)展階段下電網(wǎng)的負(fù)荷波動(dòng)特性與調(diào)節(jié)需求，為電力系統(tǒng)規(guī)劃與智能調(diào)度提供決策支持。

（三）開(kāi)展電網(wǎng)負(fù)荷影響評(píng)估及策略應(yīng)用

1、智能充電調(diào)度與V2G技術(shù)應(yīng)用。電動(dòng)汽車(chē)既是負(fù)荷又是可控資源。通過(guò)智能充電和V2G技術(shù)，可優(yōu)化充電時(shí)空分布并提供電網(wǎng)服務(wù)，化解規(guī)?；尤胩魬?zhàn)，實(shí)現(xiàn)用戶與電網(wǎng)雙贏。

2、電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)與規(guī)劃策略。為適應(yīng)電動(dòng)汽車(chē)規(guī)模化發(fā)展，電力系統(tǒng)需同步推進(jìn)運(yùn)行優(yōu)化與電網(wǎng)改造，突破物理極限，構(gòu)建支撐高比例接入的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)。

3、政策引導(dǎo)與市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)。構(gòu)建政策與市場(chǎng)協(xié)同的電動(dòng)汽車(chē)充電管理機(jī)制，通過(guò)實(shí)施分時(shí)電價(jià)、充電補(bǔ)貼等政策措施，科學(xué)引導(dǎo)充電行為；同時(shí)建立輔助服務(wù)市場(chǎng)、需求響應(yīng)補(bǔ)償?shù)燃?lì)機(jī)制。通過(guò)政策引導(dǎo)與市場(chǎng)激勵(lì)的雙輪驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全運(yùn)行與社會(huì)效益的最大化平衡。

構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷影響推演模型

為準(zhǔn)確評(píng)估電動(dòng)汽車(chē)規(guī)?；l(fā)展對(duì)電網(wǎng)帶來(lái)的影響，需精準(zhǔn)辨識(shí)關(guān)鍵影響因素，并基于此構(gòu)建量化分析模型，開(kāi)展電網(wǎng)負(fù)荷推演計(jì)算，評(píng)估其對(duì)當(dāng)前電力需求格局的綜合影響，為充電樁業(yè)務(wù)的未來(lái)發(fā)展策略與政策制定提供決策支撐。

影響評(píng)估三步法：

（一）關(guān)鍵影響指標(biāo)提煉

為量化電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)的沖擊，體現(xiàn)需求側(cè)社會(huì)充電行為與供給側(cè)資源供給能力在時(shí)空維度的動(dòng)態(tài)交互，需要計(jì)算在特定時(shí)間段內(nèi)，地區(qū)電網(wǎng)因電動(dòng)汽車(chē)充電所承載的峰值電力負(fù)荷。因此選定“充電最大負(fù)荷”作為關(guān)鍵推演指標(biāo)，該指標(biāo)的核心影響因素可解構(gòu)為社會(huì)充電需求、充電樁供給能力、時(shí)空集中度三點(diǎn)。

充電樁供給能力主要反映區(qū)域可提供的最大瞬時(shí)充電功率。需綜合考慮社會(huì)充電樁總量、充電樁類型（快/慢充占比）、單樁額定功率、充電損耗率等因素。

由于基本不可能所有充電樁同時(shí)使用，因此在社會(huì)需求總量與充電樁供給能力之外，還需考慮時(shí)空集中度。這是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)的影響因素，受到用戶行為、政策與技術(shù)、電網(wǎng)改造等諸多方面的約束，提出這個(gè)影響因素是為了定義峰值時(shí)刻實(shí)際發(fā)生的需求功率與理論最大可供給功率的比率。

基于上述分析，可以建立三大推演關(guān)鍵指標(biāo)：

1、電動(dòng)汽車(chē)充電需求量

計(jì)算公式=地區(qū)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)保有量×平均每日充電次數(shù)×每次充電所需電量，反映地區(qū)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)的總充電需求；

2、充電樁供給能力

社會(huì)充電需求受電動(dòng)汽車(chē)保有量以及用戶行為模式影響，電動(dòng)汽車(chē)保有量是負(fù)荷總量的絕對(duì)基石，其增長(zhǎng)趨勢(shì)是預(yù)測(cè)的起點(diǎn)；用戶行為模式中主要影響因素是用戶的充電頻次及單次的平均充電量。

計(jì)算方法=社會(huì)充電樁總量×平均每個(gè)充電樁的功率×充電效率（考慮充電過(guò)程中的損耗），反映地區(qū)內(nèi)充電樁的供給能力；

3、充電同時(shí)率

從時(shí)空集中度演變而來(lái)，是同時(shí)充電的電動(dòng)車(chē)輛的最大充電功率與充電樁的理論總負(fù)載的比率，用以描述在實(shí)際操作中同時(shí)充電的充電樁的數(shù)量的比例，是連接電動(dòng)汽車(chē)需求總量、充電樁供給能力與充電最大負(fù)荷的核心紐帶。

（二）負(fù)荷影響推演模型構(gòu)建

為深入掌握電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷的內(nèi)在規(guī)律、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)并支撐科學(xué)決策，需構(gòu)建基于核心影響因素的量化分析模型，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)替代主觀判斷，減少不確定性。

該模型基于電動(dòng)汽車(chē)保有量、充電樁總量及功率等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，構(gòu)建充電最大負(fù)荷與三大指標(biāo)的多元線性回歸關(guān)系：充電需求總量（需求基數(shù)）、充電樁有效供給能力（供給上限）和充電同時(shí)率（時(shí)空集中度）。

充電最大負(fù)荷=β0+β1×社會(huì)充電需求總量+β2×社會(huì)充電樁供給能力+β3×充電同時(shí)率+ε。

其中：β0是常數(shù)項(xiàng)，β1、β2、β3是回歸系數(shù)，表示各自變量對(duì)充電最大負(fù)荷的影響程度；ε是誤差項(xiàng)，表示模型未能解釋的部分。

模型的核心價(jià)值在于精確量化各因素對(duì)最大負(fù)荷的貢獻(xiàn)度與影響方向，并經(jīng)過(guò)基本假設(shè)校驗(yàn)、多重共線性校驗(yàn)、異方差性校驗(yàn)等方法檢驗(yàn)確保其可靠性與預(yù)測(cè)能力?；诖四Ｐ?，輸入特定時(shí)刻（T）的核心推演指標(biāo)預(yù)測(cè)值，即可直接輸出該時(shí)刻的預(yù)測(cè)充電最大負(fù)荷。該模型將復(fù)雜的“車(chē)-樁-網(wǎng)-人”互動(dòng)轉(zhuǎn)化為可量化、可預(yù)測(cè)的關(guān)系，其核心價(jià)值在于提供客觀的負(fù)荷預(yù)測(cè)、揭示關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，從而顯著提升決策的科學(xué)性與前瞻性。

開(kāi)展電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷影響推演

基于負(fù)荷影響分析模型靈活可配的設(shè)計(jì)理念構(gòu)建“電動(dòng)汽車(chē)業(yè)務(wù)影響電網(wǎng)負(fù)荷”的計(jì)算推演產(chǎn)品。在推演方案制定時(shí)，用戶可以像“拼樂(lè)高”一樣靈活組合關(guān)鍵變量：無(wú)論是樣本用戶，還是電動(dòng)汽車(chē)保有量、充電樁功率、用戶充電頻率、充電損耗等影響因素，均可一鍵配置。

配置完成后可以一鍵啟動(dòng)計(jì)算推演，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型計(jì)算和結(jié)果輸出；同時(shí)提供校核比對(duì)分析功能，支持用戶對(duì)推演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修正，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。這種所見(jiàn)即所得的交互方式，大幅降低了負(fù)荷影響分析的專業(yè)門(mén)檻，為充電樁布局優(yōu)化、電網(wǎng)擴(kuò)容決策、需求響應(yīng)政策設(shè)計(jì)等提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。

最后，針對(duì)計(jì)算推演的結(jié)果，系統(tǒng)將依托豐富的可視化工具，并應(yīng)用大語(yǔ)言模型的學(xué)習(xí)能力，在智能化輸出相應(yīng)的策略建議的同時(shí)，一體化完成推演結(jié)論報(bào)告，幫助用戶更直觀地理解推演結(jié)果。通過(guò)上述方案的實(shí)施，為用戶提供從推演方案制定、樣本用戶圈定、推演參數(shù)調(diào)整、完成計(jì)算推演到推演報(bào)告生成的沙盤(pán)功能，提高推演過(guò)程的效率和準(zhǔn)確性，為用戶提供更加便捷、高效的推演體驗(yàn)。

圖1  負(fù)荷影響計(jì)算推演過(guò)程

開(kāi)展電網(wǎng)負(fù)荷影響評(píng)估及策略應(yīng)用

通過(guò)負(fù)荷計(jì)算推演，可以模擬不同規(guī)模的電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)后的負(fù)荷變化情況，幫助電網(wǎng)企業(yè)預(yù)判電動(dòng)汽車(chē)普及帶來(lái)的負(fù)荷增長(zhǎng)趨勢(shì)。基于這一推演結(jié)果，電網(wǎng)可以從運(yùn)營(yíng)優(yōu)化角度制定相應(yīng)管理措施，在確保電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)資源的高效配置和系統(tǒng)運(yùn)行效率提升。

（一）優(yōu)化負(fù)荷資源配置

在節(jié)假日或者出行高峰，可以通過(guò)負(fù)荷計(jì)算推演提前評(píng)估不同區(qū)域電動(dòng)汽車(chē)充電設(shè)施的需求和容量，采取相應(yīng)的調(diào)控措施，如調(diào)整充電功率、優(yōu)化充電時(shí)間等，以實(shí)現(xiàn)負(fù)荷資源的優(yōu)化配置或者通過(guò)增加充電設(shè)施備用容量的建設(shè)，來(lái)緩解大量電動(dòng)汽車(chē)同時(shí)充電所帶來(lái)負(fù)荷壓力。

（二）增強(qiáng)有序充電調(diào)控

借助負(fù)荷推演模型，可精準(zhǔn)評(píng)估各地區(qū)充電負(fù)荷的高峰與低谷時(shí)段，為價(jià)格機(jī)制的使用提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)這類價(jià)格機(jī)制引導(dǎo)用戶合理用電——激勵(lì)用戶在高峰時(shí)段減少用電、在低谷時(shí)段增加用電，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)負(fù)荷平衡。

例如，某示范區(qū)應(yīng)用該負(fù)荷推演模型后，依托模型輸出制定的智能充電策略成效顯著：峰值負(fù)荷降低10%-15%，晚高峰充電負(fù)荷降低23%，配電設(shè)備利用率則提高18%。

（三）輔助配網(wǎng)規(guī)劃改造

通過(guò)計(jì)算推演預(yù)測(cè)未來(lái)的充電需求及對(duì)負(fù)荷的影響，結(jié)合各地區(qū)充電設(shè)施上報(bào)計(jì)劃及當(dāng)前容量可用年限，評(píng)估配網(wǎng)規(guī)劃改造中需要預(yù)留的容量空間，輔助新建住宅區(qū)和商業(yè)區(qū)等的配電網(wǎng)設(shè)計(jì)，以適應(yīng)電動(dòng)汽車(chē)業(yè)務(wù)發(fā)展，提高電網(wǎng)的接納能力和穩(wěn)定性。某省級(jí)電網(wǎng)公司通過(guò)負(fù)荷推演分析，優(yōu)化了2025年前充電網(wǎng)絡(luò)投資計(jì)劃，預(yù)計(jì)節(jié)省配網(wǎng)改造成本約3億元。

除此之外，計(jì)算推演引擎作為一種先進(jìn)的工具，在模擬、預(yù)測(cè)和分析各類政策及措施建議的影響方面發(fā)揮著重要作用。它能夠量化分析峰谷電價(jià)調(diào)整、充電基礎(chǔ)設(shè)施布局優(yōu)化、V2G車(chē)網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)推廣等政策和措施對(duì)日負(fù)荷峰值、谷值、波動(dòng)率的實(shí)時(shí)影響，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)持續(xù)校準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型。政府決策者能直觀比對(duì)不同策略組合的電網(wǎng)承載力提升效果，為制定有序充電管理?xiàng)l例、分布式儲(chǔ)能配置方案、電力市場(chǎng)激勵(lì)機(jī)制等提供數(shù)據(jù)支撐，助力構(gòu)建適應(yīng)電動(dòng)汽車(chē)規(guī)?；l(fā)展的新型電力系統(tǒng)。

圖2  管理措施建議

未來(lái)展望

開(kāi)展電動(dòng)汽車(chē)相關(guān)業(yè)務(wù)用電負(fù)荷的推演分析，是當(dāng)前支撐電力系統(tǒng)與電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的核心手段：一方面可以服務(wù)電網(wǎng)企業(yè)規(guī)劃配電網(wǎng)升級(jí)改造方案，推進(jìn)充電樁有序充電，確保供電安全、穩(wěn)定、可靠；另一方面能為政府統(tǒng)籌產(chǎn)業(yè)規(guī)劃提供決策依據(jù)，制定更加科學(xué)合理的電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，同時(shí)提高全社會(huì)能源利用效率，推動(dòng)我國(guó)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。而隨著電動(dòng)汽車(chē)加速普及，其對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響將呈現(xiàn)規(guī)模性、復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性特征，未來(lái)此類推演研究也將向多維度縱深發(fā)展。

技術(shù)層面，依托“5G+AI+數(shù)字孿生”技術(shù)融合，構(gòu)建分鐘級(jí)動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)超快充、V2G等新型負(fù)荷的精準(zhǔn)畫(huà)像；

調(diào)控層面，將形成“云-邊-端”協(xié)同的柔性負(fù)荷管理體系，通過(guò)多時(shí)間尺度優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)“車(chē)-樁-網(wǎng)-儲(chǔ)”資源的最優(yōu)匹配；

電網(wǎng)韌性方面，將建立基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)防御系統(tǒng)，提升電網(wǎng)應(yīng)對(duì)規(guī)?；妱?dòng)汽車(chē)接入的抗沖擊能力；

決策支持方面，政策模擬實(shí)驗(yàn)室將實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景、多維度的量化推演，為制定差異化充電電價(jià)、優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施布局等提供科學(xué)依據(jù)。

預(yù)計(jì)未來(lái)10年，隨著車(chē)網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)的成熟和電力市場(chǎng)機(jī)制的完善，電動(dòng)汽車(chē)將從“電網(wǎng)負(fù)荷”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭嵝再Y源”，推動(dòng)電力系統(tǒng)向“源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)”協(xié)同的生態(tài)演進(jìn)，最終推動(dòng)構(gòu)建具有高度彈性、智能化和清潔化的新型電力系統(tǒng)。

審核：王平喜

作者：黃思俊、張新華

部門(mén)：朗新科技集團(tuán)管理分析業(yè)務(wù)部