双向车对网（V2G）技术提升了风能和太阳能在中国2030年能源系统中的一体化程度

《Renewable Energy》：Bidirectional V2G enhances wind and solar integration in China's 2030 sector coupled energy system

　　

梁旭阳|娄朵|卢振伟|何兆轩|郭毅|叶子轩|张仕壮|叶斌

中国南方科技大学环境科学与工程学院，深圳

摘要

在中国，越来越多的可变可再生能源的整合受到系统灵活性的限制。关于电动汽车充电模式如何重塑这些整合限制的系统层面的证据仍然有限。本文利用一个按小时划分的、跨部门的框架来评估2030年的各种风能和太阳能组合方案。研究发现了一个结构上的不对称性：风能更容易整合，而太阳能由于午间负荷集中而面临更严重的限电问题。通过比较三种充电模式，结果显示，传统的充电方式几乎没有任何益处，反而加剧了晚间的负荷波动。智能充电通过将180至240吉瓦时的充电需求转移到午间高峰期，减少了限电现象。双向充电和放电技术具有最高的系统价值，它结合了午间的负荷吸收能力和晚间的放电能力。这项技术将年度二氧化碳排放量降低了5.4吉吨以上，燃料消耗量减少了25拍瓦时以上。这些结果分别比基准情况降低了近50%和15%至22%。这些发现表明，电动汽车的灵活性可以提高风能和太阳能整合的技术上限，并强调了在中国高可再生能源转型过程中，需要将交通电气化与以灵活性为导向的市场激励措施相匹配。

引言

要实现《巴黎协定》的温度目标，需要可靠的碳中和路径，而以风能和太阳能光伏为主的电力系统在成本效益高的净零战略中处于核心地位[1]。中国在这一转型中起着关键作用。中国承诺在2060年前实现碳中和，但其电力行业仍以煤炭为主[2]，仍然是中国最大的二氧化碳排放源之一[3]。在这种背景下，中国制定了多种缓解方案以加快能源转型[4]。这一转变也支持交通、工业和建筑的电气化和减排[5]。然而，风能和太阳能的不确定性增加了运营的不确定性，并使得系统规划和调度变得复杂[6]。近年来，全国平均限电率已降至个位数。尽管如此，在某些地区，由于新增装机容量增长速度快于当地需求，整合风险仍在上升。这些趋势提高了灵活性的价值，但交通电气化，特别是车辆到电网（V2G）的系统贡献仍缺乏量化。

在各种灵活性选项中，V2G独具特色，因为它将快速的交通电气化与高比例的可变可再生能源（VRE）部署相结合。它实现了双向电力流动。电动汽车（EV）可以在需要时从电网中获取电力，并在需要时释放储存的能源。协调的充电和放电可以吸收多余的风电和太阳能发电，并满足高峰需求，从而缓解关键的灵活性约束[8,9]。现有研究表明，通过智能充电和V2G实现的协调EV灵活性可以通过减轻负荷波动压力、降低运营成本和减少可再生能源的限电来显著提高系统灵活性[7,8,10]。

关于EV智能充电和车辆到电网（V2G）的国际研究已经超出了基于EnergyPLAN的研究范围。使用不同建模框架进行的国家级和系统层面的分析普遍发现，EV灵活性可以提高可再生能源的整合度，减少储能需求，降低系统成本，并减少排放。最新的研究还在GenX和LUT能源系统转型模型等框架中考虑了EV灵活性[10,11]。然而，现有文献大多仍关注电力行业的运营、预定义的发电组合或单一情景下的技术经济结果，较少关注EV灵活性在更广泛的风能-太阳能组合变化和跨行业运营约束下的影响。最近的综合研究进一步表明，EV整合和V2G研究越来越多地关注预测性和基于约束的控制，特别是基于MPC的微电网管理，但尚未解决的可扩展性和互操作性挑战仍需要在系统层面进行评估，尤其是在中国2030年的跨部门转型中[12]。这对于中国的2030年转型仍然具有相关性。尽管之前的中国相关研究已经表明，协调的充电和V2G可以降低系统成本和排放，但较少关注EV灵活性与风能-太阳能组成的相互作用，特别是在以热能为主的联合热电（CHP）运行产生重复性约束小时的情况下[13]。基于此背景，本研究探讨了在何种系统条件下，以及通过何种运营机制，EV灵活性能够改变风能和太阳能的整合前景。

随着可变可再生能源（VRE）渗透率的提高，仅基于功率的公式已经不够全面。EV灵活性与跨行业的刚性因素相互作用，特别是在以CHP为主的地区，加热季节的约束尤为明显。以热能为主导的运行方式限制了下调调控，并改变了中国北方地区可再生能源过剩小时的时间和程度[14]。这种电气化交通与耦合的电力-热能运行之间的相互作用已在针对中国北方地区的综合模型中得到明确展示，其中加热约束改变了充电行为的可再生能源整合和排放后果[15]。早期的基于EnergyPLAN的研究同样将EV纳入了综合的电力-热能-交通模型中，表明耦合约束影响了充电控制的系统价值；然而，现有证据仍然零散且往往具有个案特性[16]。

像EnergyPLAN这样的综合能源系统模型被广泛用于分析高比例可变可再生能源的跨部门系统和跨行业灵活性策略[17,18]。然而，针对中国的国家级应用仍然有限，特别是那些同时考虑多个部门并捕捉与加热相关的运营刚性的按小时划分的研究。因此，很少有研究探讨在热能-电力耦合约束下，传统充电、智能充电和V2G如何影响2030年风能-太阳能组合的整合限制。

预计中国2030年的能源系统将结合高比例的风能和太阳能[5]、快速的交通电气化[19]以及更深的部门耦合[20]。在这种情况下，问题不仅仅是EV灵活性是否有益，而是不同的充电模式如何影响在受跨行业运营刚性约束的系统中的风能和太阳能的技术整合。基于此背景，本研究对中国2030年跨部门耦合能源系统中的EV灵活性进行了系统层面的评估。具体来说，它在电力-热能-交通框架内比较了传统充电、智能充电和双向V2G；评估了这些充电模式在广泛的风能-太阳能组合中的表现；并通过将V2G的价值与重复性约束小时、风能-太阳能的不对称性以及热能-电力耦合下的短期灵活性需求联系起来，提供了结果的解释。因此，本研究的贡献不在于提出一个新的建模工具，而在于明确在何种系统条件下，以及通过何种运营机制，EV灵活性能够改变中国2030年转型的风能和太阳能整合前景。

章节片段

EnergyPLAN模型用于综合能源系统分析

为了评估V2G在国家层面如何影响风能和太阳能的整合，我们使用了EnergyPLAN进行按小时划分的模拟，这是一个广泛用于脱碳和跨部门耦合分析的模型[21]。图1展示了该模型的结构、情景设计以及本研究中使用的EV充电模式。

在本研究中，中国被表示为一个国家级、单节点的跨部门耦合能源系统，这是当研究关注整个系统时常用的方法

电力生成的时间特征

中国2030年的预测电力系统在发电技术方面表现出明显的时间异质性，这决定了灵活性需求的规模和时间安排。如图4所示，在基准情景下，热力发电单元仍然是主要的平衡资源，尤其是在剩余负荷出现较大日变化和季节性波动时。它们在晚间负荷高峰和低可再生能源时段的持续输出凸显了系统对碳密集型灵活性的持续依赖

运营协同：通过V2G解决风能-太阳能的不对称性

我们的研究结果表明，在高比例可变可再生能源的组合中，限电主要集中在一组重复的“约束小时”内，这些小时的可再生能源输出超过了即时吸收能力，而不是全年均匀分布[37]。随着风能-太阳能渗透率的提高，这些小时的剩余电量非线性增加，因此在基准情景下CEEP（风吹-太阳能发电）急剧上升。V1G——尤其是V2G——通过将需求转移到可再生能源丰富的时段，缓解了这种上升趋势

结论

本研究探讨了电动汽车充电灵活性如何改变中国2030年跨部门耦合能源系统中的风能和太阳能整合。结果表明，在高比例可变可再生能源的条件下，关键约束不是资源本身的可用性，而是系统管理中午太阳能过剩和晚高峰负荷的能力。在这种情况下，灵活性成为实际整合前景的主要决定因素。

在各种充电方式中，出现了明确的层次差异

CRediT作者贡献声明

梁旭阳：概念构思、数据整理、调查、方法论、撰写——初稿。娄朵：可视化。卢振伟：验证、可视化。何兆轩：资源协调。郭毅：软件开发。叶子轩：撰写——审阅与编辑。张仕壮：撰写——审阅与编辑。叶斌：概念构思、数据整理、资金获取、撰写——初稿。

利益冲突声明

√作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。

致谢

我们感谢国家自然科学基金（编号：72573075、72173058、72394391）和高校高水平专项基金（编号：G030290001）的财政支持。