《Energy Conversion and Management-X》：Statistical energy-based sizing of electric vehicle charging infrastructure for workplace parking facilities: case study of Polytechnic University of Valencia, Spain
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交通运输加速电气化是全球脱碳战略的基石，然而这给由间歇性可再生能源主导下的能源系统带来了挑战。在此背景下，工作场所停车设施为整合电动汽车（EV）充电与现场可再生能源发电提供了机遇，利用较长的停留时间和可预测的用户行为。本研究提出了一种可扩展的方法论，用于表征和
交通运输加速电气化是全球脱碳战略的基石，然而这给由间歇性可再生能源主导下的能源系统带来了挑战。在此背景下，工作场所停车设施为整合电动汽车（EV）充电与现场可再生能源发电提供了机遇，利用较长的停留时间和可预测的用户行为。本研究提出了一种可扩展的方法论，用于表征和优化集成可再生能源的电动汽车充电基础设施规模，明确考虑了车辆特性、用户行为、出行模式和太阳能发电的不确定性。该方法论将随机需求建模与最佳估计加不确定性（BEPU）框架以及威尔克斯（Wilks'）顺序统计相结合，推导能量需求、峰值功率需求和基础设施规模的置信区间。研究将其应用于瓦伦西亚理工大学（UPV）一个大型地下停车设施，该设施可容纳600余辆车，并配备最高0.6 MW的屋顶和顶棚式光伏（PV）发电系统。结果表明，考虑通勤模式和占用率可将年度充电需求估计降低至1,200–1,580 MWh。尽管光伏系统理论上可产生相当于年度充电需求80%的电量，但由于发电与负荷之间存在时间错配，若无储能则限制了直接自发自用。分析表明，适度充电功率（7.4 kW）结合智能充电可降低基础设施需求。电池储能显著改善了自发自用、需求覆盖和电网交互，尤其是在有利的季节条件下。该框架为机构和城市环境中规划有韧性、具成本效益的可再生能源驱动电动汽车充电系统提供了支持。
全球能源系统正面临深度脱碳的紧迫需求，化石燃料仍约占全球能源产量的三分之二，导致温室气体（GHG）排放和空气污染物问题日益严峻。在此背景下，交通电气化成为关键转型路径，国际能源署预测至2035年全球电动汽车保有量将达5.35亿辆。然而，电动汽车的可持续性取决于充电电力的清洁程度，这促使研究人员将分布式发电（尤其是光伏）与电动汽车充电基础设施进行集成。工作场所停车设施因其较长的车辆停留时间和相对可预测的用户行为，成为实施此类集成的理想场景。
尽管已有研究分别探讨了可再生能源波动性和电动汽车充电需求的不确定性，但鲜有研究将两者置于同一长期框架下进行综合分析。现有文献主要存在以下不足：一是多聚焦于日均或特定日场景分析，缺乏对连续多日乃至全年周期的考察；二是在城市公共停车场快充/半快充场景下，同时考虑可再生能源、备用电源和电动汽车充电需求三者变异性的研究尚属空白；三是在大学校园停车场这一特定场景中，相关研究更为匮乏。
基于此，研究人员在《Energy Conversion and Management-X》发表了这项研究，旨在开发一种可扩展的方法论，通过BEPU（最佳估计加不确定性）框架和威尔克斯顺序统计，将不确定性显式纳入电动汽车充电基础设施的规模确定中。研究以西班牙瓦伦西亚理工大学创新城（CPI）地下停车场为案例，该设施拥有642个车位并配套约0.6 MW光伏系统。
研究采用的关键技术方法包括以下三方面：一是基于22年NASA卫星数据的历史全球水平辐照度数据库，利用贝塔分布拟合逐周概率密度函数（PDF），通过威尔克斯公式进行分层抽样，生成随机光伏出力场景；二是基于18个月连续入场/离场监测数据，构建用户到达/离开时间、停车时长、电池荷电状态（SoC）等行为的PDF，结合西班牙市场2021-2024年前50畅销电动车型技术参数，利用蒙特卡洛模拟生成充电需求场景；三是采用BEPU方法论结合威尔克斯顺序统计（93次独立实现以达到95%置信度/95%覆盖率），构建能源需求、峰值功率和基础设施规模的双边界置信区间。
研究结果部分围绕四个核心方面展开。
在太阳能资源评估与光伏发电潜力方面，研究人员基于2001-2022年NASA POWER数据库全球水平辐照度数据，建立了逐周贝塔分布PDF。威尔克斯顺序统计抽样（93个场景，95%/95%置信度/覆盖率）显示，光伏发电呈现强季节性特征，夏季峰值、冬季低谷，单位兆瓦年发电量约1,660 MWh/MW，95%置信区间仅为1,642-1,683 MWh/MW（变异幅度<3%）。CPI建筑群屋顶可用面积约5,341 m
2，保守装机容量295 kW；若充分利用露台架设顶棚光伏，峰值容量可达约600 kW，年发电量约1,000 MWh。
在停车设施与电动汽车充电特征分析方面，研究人员识别出用户行为的高度日常一致性特征。18个月监测数据显示：工作日平均约800车次/天，周末及节假日仅12.5车次/天。入场高峰集中于8:30-9:00，离场高峰为18:00-20:00，午间12:00左右达到70-75%最大占用率。基于西班牙市场50款主流电动车型，电池容量建模为均值62.31 kWh、标准差18.7 kWh的正态分布；能耗为均值162.5 Wh/km、标准差13.27 Wh/km的正态分布。到达SoC服从均值36%、标准差10-15%的对数正态分布，反映用户相对保守的充电习惯。日均行驶里程设为20,000 km/年折算约55 km/天。通过威尔克斯抽样将联合不确定性传播至占有率、SoC和需求分布，生成随机场景集。
在周充电需求特征与基础设施规模优化方面，四种充电功率（3.7、7.4、11、22 kW）的周需求曲线呈现一致的时间结构，主要由用户行为而非充电功率驱动。周一因周末离网充电受限而出现需求峰值，周五因周末准备行为出现次高峰。随充电功率增加，系统峰值需求上升但非线性增长：3.7 kW时约375辆车同时充电，7.4 kW时约252辆，11 kW时203辆，22 kW时126辆。7.4 kW在峰值功率与充电点数量间取得平衡，配合智能充电和95%服务水平准则，可显著降低所需充电器数量。年度充电需求经通勤模式修正后为1,200-1,580 MWh，较简单外推的2,500 MWh显著降低。
在光伏系统与光伏-电池储能系统性能对比方面，纯光伏系统自发自用率（SCR）约50-54%，自 sufficiency率（SSR）约40.5%，发电负荷比（GLR）74-78%；年均向电网进口731 MWh、出口438 MWh，净交换292 MWh，峰值进口功率1,620 kW。加入单组Tesla Megapack 2 XL（3,916 kWh/979 kW，往返效率92%）后，SCR提升至79-80%，SSR提升至61-63%；年进口降至468 MWh（降幅36%），出口降至143 MWh；进口时段从3,790小时降至1,901小时，出口时段从2,385小时降至674小时。但储能系统的净现值（NPV）为-1,034 k�，内部收益率（IRR）-4.3%，投资回收期超过46年，经济上不可行。
讨论部分，研究人员总结了研究结论：向脱碳能源系统的转型需要社会深刻变革，交通电气化在其中发挥核心作用。大学和研究机构作为测试创新解决方案的战略环境具有独特优势。本研究提出的系统化方法论整合停车占用模式、用户充电行为和能源需求调度，通过BEPU和威尔克斯顺序统计为关键设计变量提供置信区间。结果表明，机构设施典型的长停车时长允许以适度充电功率（7.4 kW）满足大部分充电需求；周一和周五的峰值需求场景主导基础设施规模；电池储能可改善技术性能指标但当前经济条件下不可行。具体而言，CPI停车场案例中年能源需求为1,200-1,580 MWh，0.6 MW光伏系统理论可覆盖约75%年度需求，但时间错配使实际自发自用显著降低。智能充电策略和95%服务水平可减少所需充电器数量。储能虽提升SCR和SSR、平滑电网交互，但高昂成本导致NPV为负、回收期远超项目寿命。季节性分析显示温暖期性能更优，寒冷期清晨工作日赤字残留。这些发现为大型机构环境中电动汽车充电基础设施的可持续规划运营提供了坚实基础。研究局限性包括：结果受特定校园特征约束，聚合需求建模未考虑动态用户响应，基础设施规模确定采用基本方法而非先进实时控制，以及BEPU假设发电与需求不确定性独立。未来工作将包括实时充电数据验证、纳入价格响应的动态用户行为模型、智能控制算法集成、多气候场景应用，以及扩展BEPU分析探索统计依赖性等。
