《Machines》：Vehicle-to-Grid Integration in Smart Energy Systems: An Overview of Enabling Technologies, System-Level Impacts, and Open Issues
Haozheng Yu,
Congying Wu and
Yu Liu
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车辆到电网（Vehicle-to-Grid, V2G）技术已成为大规模电动汽车部署与智能能源系统运行耦合的关键使能手段。通过实现电动汽车与电网之间的双向功率与信息交换，V2G将电动汽车从被动负荷转变为能够支撑电网灵活性、可靠性及可再生能源消纳的分布式能源资源。
车辆到电网（Vehicle-to-Grid, V2G）技术已成为大规模电动汽车部署与智能能源系统运行耦合的关键使能手段。通过实现电动汽车与电网之间的双向功率与信息交换，V2G将电动汽车从被动负荷转变为能够支撑电网灵活性、可靠性及可再生能源消纳的分布式能源资源。然而，V2G的实际落地仍面临技术复杂性、系统协调、用户参与及监管约束等多重挑战。本文从系统层面出发，对V2G融合进行了全面综述。不同于仅聚焦单一技术的研究，本综述考察了V2G如何嵌入智能能源系统，重点关注电动汽车、聚合商、电网运营商、能源市场及终端用户之间的交互作用。文中讨论了双向充电、聚合机制、通信框架及数据驱动控制策略等关键使能技术，并分析了它们在系统层面的作用与局限性。研究人员进一步分析了V2G对电网运行、能源管理及市场参与的影响，特别关注可靠性、电池寿命及用户信任问题。此外，本综述识别了阻碍大规模部署的关键开放性问题，涵盖基础设施就绪度、标准化、经济激励及网络安全等方面。研究人员还讨论了建筑集成V2G、车队服务及人工智能（Artificial Intelligence, AI）支持的协调等新兴应用场景，以阐明潜在演进路径。通过综合技术发展、系统级影响及未决挑战，本文旨在为致力于推进V2G融入未来智能能源系统的研究人员、系统规划者及政策制定者提供结构化参考。
本文主体部分围绕车网融合（V2G）在智能能源系统中的系统级集成展开，通过分层架构解析、运行机制设计、可靠性约束分析及演进路径探讨，构建了从技术基础到应用落地的完整研究框架。
在系统架构部分，研究人员首先明确了电动汽车（EV）作为分布式移动能源资源的定位。与传统分布式能源（Distributed Energy Resources, DER）相比，电动汽车具有空间流动性、随机可用性及与用户行为的强耦合性特征。其参与电网运行的能力受充电位置、插电时长、荷电状态（State of Charge, SoC）及用户出行需求的多重约束，因此不能被简单建模为聚合系统级资源，其本地化影响需在配电网络架构中单独考量。针对单个电动汽车不可直接观测与控制的问题，聚合层与分层控制结构成为必要架构支撑。聚合层通过抽象机制将异质电动汽车资源整合为虚拟资源，向上提供聚合功率与能量包络，使电网运营商与能源市场能够以类似传统灵活资源的交互接口进行管理。分层控制将控制责任分配至电网运营商/市场平台、聚合商及单个电动汽车三个层级，分别负责制定系统目标、转化为车队级控制目标及执行充放电动作，这种结构提升了可扩展性、实现了系统目标与车辆约束的解耦，并为不确定性整合提供了自然框架。能量流架构则呈现出与传统电网单向流动的本质差异，电动汽车在配电层面引入大量双向注入与吸收点，形成高度分散的动态拓扑。能量流具有显著的本地化特征，非协调的充放电可能导致馈线阻塞、变压器过载或电压偏差，即使系统整体平衡得以维持。同时，能量流与分布式可再生能源发电存在强交互，形成本地化能量循环模式，且受电池动态特性的驱动呈现跨期耦合特征，需平衡短期电网支持与未来可用性的关系。信息通信架构作为协调核心，采用分层组织方式，在不同层级间交换系统级信号、聚合协调命令及车辆级状态信息。聚合层通过过滤、压缩与翻译信息，调和了系统级低分辨率信号与车辆级高粒度数据的异构性，降低了通信负担。架构设计中特别考虑了延迟容忍性、可靠性及用户隐私保护，通过聚合或匿名化表示限制原始车辆级数据的访问，强化了聚合商作为可信中介的角色。此外，网络安全被明确为跨层核心需求，需应对虚假数据注入、通信欺骗、拒绝服务攻击等多种威胁向量，覆盖通信安全、平台弹性、数据完整性及隐私保护多个维度。
在运行机制与协调策略部分，研究人员指出V2G的实际价值依赖于多层多时间尺度的协调机制。充电协调与聚合机制是规模化运行的基础，非协调的大规模电动汽车同步充放电可能引发局部拥塞、电压偏差等风险。充电协调旨在将个体非结构化行为转化为系统兼容响应，可通过激励、调度约束等间接机制实现，而非直接控制单个车辆。聚合机制通过将大量异质电动汽车分组为统一实体，显著降低了系统复杂度并提升了预测性，统计平均效应使聚合车队表现出比个体更稳定可靠的响应特性。分层控制结构进一步在时间维度上展开，长周期调度（日前/日内）聚焦与预期系统条件、可再生能源可用性及出行模式的匹配，短周期实时协调则响应可再生能源波动、需求变化等突发事件，通过预留灵活性裕度确保跨时间尺度的一致性。市场参与与价格响应行为是物理协调之上的经济协调机制。电动汽车通过聚合商作为新型市场主体参与能量与灵活性服务供给，但其市场准入受最小投标规模、预认证程序等规则限制，需与技术标准、监管框架及电网运行要求对齐。价格信号作为核心协调工具，通过分时电价、动态费率等形式将供需平衡、拥塞等系统条件编码为经济激励，引导聚合商与用户层面的行为决策，实现软协调以提升可扩展性与用户接受度。不同市场导向的V2G服务具有差异化特征：辅助服务（如调频、备用）通常要求快速响应与高可用性，能量套利依赖峰谷价差与往返效率，削峰服务则与本地或系统级负荷削减相关，其经济价值评估需结合技术需求、调度特性与价值实现机制的异质性。信息交换与信息物理耦合构成了运行的数字化支撑，分层信息交换通过聚合器的信息抽象功能，实现了系统级高抽象指标与车辆级细节的分离，既保障了协调所需的可见性，又保护了用户隐私。信息流与物理能量流的紧密耦合形成了信息物理操作回路，要求协调机制能够容忍通信延迟、数据不确定性等不完美信息，通过预设灵活性裕度降低对连续实时控制的依赖，提升运行鲁棒性。
在可靠性、寿命与可信度问题部分，研究人员强调了用户所有属性带来的独特约束。电池寿命是核心限制因素，电动汽车电池主要优化目标是出行需求，电网导向运行会引入额外循环应力，其影响因服务类型而异：短时高频服务（如快速调节）增加浅循环次数，能量转移或削峰服务可能涉及更深更长的充放电循环。电池退化对V2G灵活性的长期可用性与系统可靠性具有直接影响，且受电池化学体系、热管理系统、使用强度等车队异质性因素影响显著。聚合虽能通过分散服务压力缓解个体应力，但无法消除寿命顾虑，需在系统设计中将电池寿命视为随时间演化的潜在约束，而非静态技术参数。用户信任、风险感知与参与意愿是另一关键可靠性变量。用户参与涉及将个人资产（车辆电池）的部分控制权委托给外部实体，引发对电池退化、出行可用性、数据隐私及补偿公平性的担忧。感知风险往往与客观量化风险不一致，即使存在技术保障，透明度不足或理解偏差也会削弱信任。经济激励需与用户对成本风险的认知相匹配，且需配合清晰的系统控制边界、出行需求优先级保障及透明的退出机制，才能有效维持长期参与。标准化作为可靠性使能器，通过国际电工委员会（IEC）、电气与电子工程师协会（IEEE）、汽车工程师学会（SAE）等组织的协同工作，在充电硬件、通信协议、基础设施管理、公用事业信息交换等多层面建立共享规范，减少结构性不确定性，提升互操作性。标准化进程仍面临利益相关者多样性、技术快速演进、区域政策差异、网络安全及存量设备兼容性等挑战，需通过国际合作、开放协议开发、测试认证机制及公私协作持续推进。
在演进路径与应用场景部分，研究人员指出V2G发展遵循多路径演进模式。住宅与建筑导向的车辆到万物（Vehicle-to-Everything, V2X）路径以车辆到家（V2H）与车辆到建筑（V2B）为核心，强调本地化能源需求响应，依托屋顶光伏等分布式能源资源，实现降低电费、提升可再生能源自发自用率及增强供电韧性的目标，其可预测的使用模式简化了协调难度，且用户可直接感知收益，有助于建立初期信任。车队与公共交通场景凭借集中所有权、结构化运营与高容量能源资产特征，成为向规模化电网支持过渡的关键路径。物流车队、电动公交车等资产具有可预测的空闲窗口与稳定的调度计划，能够提供高可靠性的聚合灵活性，且便于实现移动性规划与能源管理的协同优化，其集中式管理架构天然适配分层协调模式。数据驱动与人工智能（AI）支持的V2G运行作为跨领域演进范式，利用海量异构数据流提升决策适应性。AI技术通过改进电动汽车连接时间、SoC演化及用户行为的预测精度，增强聚合商的灵活性承诺信心；通过多时间尺度协调平衡电池寿命保护与实时电网需求；通过管理车队异质性实现差异化控制策略。当前研究重点关注数据驱动预测、强化学习（Reinforcement Learning, RL）序贯决策及混合AI方法，但仍需解决数据质量、跨场景泛化性、模型可解释性及安全探索等关键问题，未来需向以人为本的AI设计方向发展，兼顾自动化控制、用户参与与监督决策的协调。
通过上述系统层面的综合分析，本文最终指出V2G的成功部署需要技术设计、运营策略与制度治理的协同推进，从实验性实施逐步发展为下一代智能能源系统的可靠、可扩展且可持续的核心组成部分。
