考虑意大利北部混合用途城区光伏-电动汽车耦合渗透率的电网接入评估：包含计划充电的实例研究

《Sustainable Cities and Society》：Assessment of Coupled PV-EV Penetration in a Grid-Connected District Energy System with Scheduled Charging: A Case Study of a Mixed-Use District in Northern Italy

　　

电动汽车（EV）的广泛普及预计将对电力基础设施接入构成重大挑战。与此同时，城市地区光伏（PV）系统的快速扩张也带来了额外的运行挑战。在此背景下，本研究提出了一种包含计划充电策略的光伏-电动汽车渗透率评估框架，旨在通过时间维度负荷转移降低来自电网的峰值电力需求。研究采用随机性基于代理（agent-based）建模框架表征用户行为与电动汽车充电需求。在此基础上，基于模拟充电曲线提出计划充电方案，并通过参数化情景分析评估不同光伏渗透率和电动汽车渗透率组合的影响。各组合的性能通过电网节电率（ESR）、自发自用率（SCR）、自给自足率（SSR）以及自发自用-自给率（SCSR）进行评价。研究以意大利米兰市一处总楼面面积为0.73 km²的混合用途城区为案例，以小时分辨率开展为期一年的分析。所提出的计划充电方案使峰值电力需求分别降低10.26%和40.06%。在模拟情景集中，最优的光伏-电动汽车渗透组合出现在高光伏渗透率（80%~100%）与中低电动汽车渗透率（30%~50%）条件下。研究结果识别了所选案例的最优光伏-电动汽车渗透组合，并表明所提出的框架可为混合用途城市区域提供实用的规划指导。在可比输入数据可获得的条件下，所提出的区域尺度框架也可适配于其他地理情境。

该研究发表于国际期刊《Sustainable Cities and Society》，聚焦混合用途城区中光伏（PV）发电与电动汽车（EV）充电需求之间的协同优化问题，旨在为城市能源系统低碳转型提供区域尺度的规划指导。

研究背景与问题提出方面，道路交通部门近几十年占全球排放量的约六分之一，向电动汽车转型需与可再生能源的大规模部署同步推进。城市地区光伏技术因其价格竞争力和可得性而成为重要选择。然而，光伏的间歇性发电与电动汽车充电需求的增加对电力系统运行构成双重挑战。改善光伏发电与电动汽车充电在时间维度上的匹配度，可降低区域电网购电量并缓解峰值需求。尽管现有研究已从电力系统视角探讨了电压调节、网络拥塞等技术问题，或从单一技术角度评估自发自用、自给自足等指标，但在区域尺度上将随机性用户行为、多样化充电场景与建筑用电需求、屋顶光伏发电整合于统一建模框架的研究仍显不足。特别是在混合用途城区，家庭充电与工作场所充电可能同时发生，其时序关系更为复杂。此外，现有文献对智能充电策略的关注多局限于特定控制环境，如工作场所充电、家庭充电等，较少涉及作为独立需求侧灵活性措施的计划充电策略在混合用途城区中的应用。政策驱动下的光伏与电动汽车推广缺乏两者协同效应的场景化规划指导，这成为开展此项研究的核心动因。

研究人员开展了以下研究：开发并应用了一个整合性的区域尺度分析框架，将随机性基于代理的电动汽车需求建模与基于马尔可夫链的住户在场模型相结合，以表征用户出行与充电行为，同时区分家庭充电和工作场所充电两种场景；在此基础上，实施了计划充电策略作为需求侧灵活性措施，且不依赖固定式储能或双向电动汽车运行；进而通过参数化情景分析，系统评估了广泛的光伏渗透率和电动汽车渗透率组合，以识别最优配置并为规划提供参考。

研究得出的核心结论包括：计划充电方案可使峰值电力需求降低10.26%和40.06%（不同评估维度）；在模拟情景集中，最优的光伏-电动汽车渗透组合为高光伏渗透率（80%~100%）与中低电动汽车渗透率（30%~50%）的搭配；该框架能够为混合用途城市区域提供实用的规划指导，并可适配于其他地理情境。

研究的重要价值在于：填补了区域尺度光伏-电动汽车协同评估的方法论空白，为城市规划者和能源决策者提供了可操作的技术路径，有助于在避免额外储能投资的情况下提升本地可再生能源消纳能力，支持净零排放目标的实现。

研究所采用的关键技术方法包括：基于SketchUp与IES iCD plugin工具的建筑能耗建模；随机性基于代理的电动汽车需求建模；基于马尔可夫链的住户在场状态模拟；计划充电策略算法；参数化情景分析方法。案例数据来源为意大利米兰市一处总楼面面积0.73 km²、占地约1.03 km²的混合用途城区，包含216栋建筑，研究以小时分辨率进行为期一年的模拟。

研究结果部分，论文主要从以下维度展开分析：

电网节电率（ESR）分析：通过计划充电与非控制充电的对比，研究表明计划充电方案可显著降低区域电网购电需求。具体而言，峰值电力需求降幅达到10.26%和40.06%，体现了时间维度负荷转移的有效性。

自发自用率（SCR）分析：研究评估了不同光伏-电动汽车渗透组合下的本地光伏发电就地消纳比例。结果显示，高光伏渗透率条件下，配合适度的电动汽车渗透率可有效提升自发自用水平，减少向电网的反送电。

自给自足率（SSR）分析：该指标反映区域电力需求的自平衡能力。研究发现，最优组合并非单纯追求最高渗透率，而是存在协同优化的区间。

自发自用-自给率（SCSR）综合分析：作为综合评价指标，SCSR进一步确认了高光伏渗透率（80%~100%）与中低电动汽车渗透率（30%~50%）组合的优势性，为实际规划提供了明确的参数参考范围。

讨论部分，研究人员指出光伏渗透率与电动汽车渗透率之间存在复杂的相互依赖关系，次优协调会导致负荷匹配性能下降和电力利用效率降低。由于光伏发电呈现季节性变化特征，夏季和过渡季输出较高，因此需要审慎评估光伏与电动汽车渗透率的相对比例。该框架的适用性不仅限于米兰案例，在可比输入数据可获得的条件下可扩展至其他地理情境，但需注意不同地区的气候条件、出行模式和电网结构差异可能带来的结果变异。计划充电作为相对简单的需求侧响应策略，在不引入额外硬件投资的情况下展现了显著的系统效益，这对于当前阶段的城市能源转型具有现实的成本效益优势。

研究结论部分翻译如下：本研究开发并应用了一个整合性的区域尺度框架，用于分析混合用途城区中屋顶光伏发电与电动汽车充电需求在随机性出行行为条件下的协同优化。该框架将随机性基于代理的电动汽车需求建模与基于马尔可夫链的住户在场表征相结合，以捕捉用户出行与充电行为，同时区分家庭充电和工作场所充电场景。在此基础上开展了情景化评估。