“新型电力系统背景下的车网互动关键技术与应用实践”专辑论文集锦

在双碳目标的引领下，中国正在加速构建以新能源为主体的新型电力系统，电动汽车兼具移动储能与柔性负荷双重属性，正在成为新型电力系统中重要的可调节资源。在推进高质量充电基础设施建设的同时，加强电动汽车与电网的智能友好互动，对于缓解电网尖峰负荷压力、促进新能源消纳、提升电力系统运行效率、助力双碳目标实现具有重要意义。

当前车网互动规模化应用仍面临多方面挑战：在电网侧，充电负荷无序增长加剧局部配电网和系统尖峰压力；在资源侧，海量分布式电动汽车资源的状态感知、可调能力预测、聚合建模与协同控制仍有待突破；在用户侧，互动体验、响应意愿和收益感知仍需提升；在市场侧，交易机制、激励机制和价值分配机制尚不完善。为推动上述难题的破解，《电力系统自动化》编辑部再次特邀东南大学黄学良教授、天津大学穆云飞教授、国网江苏省电力有限公司电力科学研究院袁晓冬研究员级高级工程师担任特约主编，在2024年第7期“规模化电动汽车与电网智能友好互动关键技术”专辑的基础上，组织了“新型电力系统背景下的车网互动关键技术与应用实践”专辑，旨在反映该领域在理论突破、技术攻关与应用落地方面的前沿动态，为破解规模化推广难题提供学术支撑。该专辑共收录15篇论文，涵盖了车网互动发展综述与实践认知、基础预测与聚合建模技术、互动调控与运行优化技术、工程实践与场景落地应用四方面的内容。

该专辑已于2026年第15期正式出版，敬请关注。期待本期专辑内容能为车网互动关键技术的研发与工程化应用提供理论参考和实践经验，为新型电力系统的建设和能源转型的深入推进提供有力支撑。

新型电力系统背景下的车网互动关键技术与应用实践

摘要：大规模电动汽车在新型电力系统中的战略价值已获得广泛认可。车网互动作为交通与能源系统深度融合的关键纽带，其试点应用在全国范围内多点铺开，但规模化推广仍面临系统性瓶颈。文中首先立足交通能源融合视角，聚焦多元场景下车网互动支撑新型电力系统建设的核心特征，系统梳理典型试点工作的应用成效。然后，从规划、设备、平台、机制、用户和标准等维度，揭示规模化推广中的核心制约。最后，提出系统性创新架构并探讨大模型驱动的用户行为画像、交通-能源系统协同和数字孪生平台等前沿研究方向，展望车网互动远期图景并提出分阶段技术路径与政策建议，旨在为车网互动高质量、规模化发展提供理论支撑与实践指引。

摘要：针对车网互动（V2G）理论潜力与现实应用间的矛盾，提出其规模化发展是一个从“网的需求”向“车的自觉”演进的过程。系统阐释了V2G在能力与规模上与新型电力系统需求的匹配特性；提出V2G运营商作为新型经营主体，在承担“确定性创造者、价值变现者与技术创新者”多重角色的基础上，将进一步发展成为新的平衡责任与可靠性责任主体，并探讨了实现这一目标所需的关键技术和机制；在此基础上，指出电动汽车的角色演化是推动V2G实现规模化应用的关键因素，同时构建了V2G向交通-能源深度融合演进的四阶段路线图，以期为产业协同发展提供理论参考。

摘要：针对高比例新能源下电力系统灵活调节能力不足与电动汽车规模化发展的现状，在全国统一电力市场初步建成背景下，围绕电动汽车参与电力辅助服务市场机制开展系统分析。文中构建 “技术-经济-政策”三维解析框架：在技术维度梳理“建模-调度-募集”闭环流程，刻画规模化电动汽车所形成的可调节资源池及其可行域；在经济维度引入赫维茨经济机制设计理论，分层讨论用户、负荷聚合商与市场的激励相容性；在政策维度结合新结构经济学与技术中立原则，对现货连续运行地区规则进行对比。结合现有研究与实践剖析了规模化电动汽车参与电力辅助服务市场呈现的调控复杂化、交易协同化、制度内生化三大关键特征，并从物理-信息-社会耦合的闭环调控技术体系、电能量-辅助服务-容量多元市场协同与量化交易机制以及基于经济机制设计理论的制度演进与内生激励三个维度进行了展望。

摘要：在车网互动中,电动汽车可参与调节充放电功率、时段，协助电网调峰、消纳新能源及缓解局部阻塞。相关技术的发展有助于电动汽车与能源供给体系生态化协同。文中从车网互动中的车端视角出发，分析了车载硬件的拓扑结构及动态响应控制、直流和交流互动控制、电池寿命退化估算及用户激励等关键技术；探索了上述技术的发展动因及动向，预测了技术发展态势。针对当前实践中面临的交流车桩硬件适配难及协议未统一、直流新旧车桩适配和协议需兼容改造、用户激励技术开发应用不足、利益分配规则不明确及车辆成本压力大、电池寿命评估可操作性有待提升等问题，分析了其现状及成因。为促进车网互动应用推广，在高效低成本的车载硬件开发、车桩硬件及通信的适配兼容、电池寿命退化认知引导及服务制度设计、人工智能融入用户激励等方面均提出了相关建议，为行业发展提供参考。

摘要：车网互动（V2G）技术是提升电网灵活性、促进新能源消纳的关键路径。中国虽在V2G技术验证上取得显著进展，但仍面临商业化推广的规模瓶颈。文中以北美近30年的V2G探索历程为镜鉴，识别出制度碎片化、市场机制失配、能力断层这“三重制约”因素及其相互作用形成的“试点陷阱”，并通过加利福尼亚州、得克萨斯州和纽约州的典型案例揭示了其在不同制度环境下的失效机制。研究表明，技术成熟并不能自动转化为市场成功。针对中国情境，提出将体制优势转化为技术架构优势，构建基于统一标准的“云-管-边-端”V2G协同控制架构，以解决跨区域协调与数据孤岛问题；并进一步提出了“商用先行、公务示范、民用跟进”的差异化实施路径，以及换电模式与双向充电协同的技术发展策略。所得研究结论警示了单纯依赖政策推动的局限性，为中国V2G从试点走向规模化提供了系统性的理论参考与实施框架。

摘要：车网互动技术已被提出多年，但其规模化应用仍未能取得预想中的突破。文中分析了车网互动业务当下的现状与面临的困境，总结了开展车网互动尚需解决的工程和技术难题。针对中国充换电基础设施运营的3种典型场景，提出了加快车网互动规模化工程应用的行业解决思路，并结合实际给出了车网互动落地应用所需的业务体系架构，从政府、电网公司、车主、电动汽车和充换电基础设施厂商以及各类充换电基础设施运营商等层面，提出了推进车网互动业务工程化的实质性建议。此外，文中还全面探讨了车网互动的内涵，将车网互动的类型分为自主性互动和利益驱动型互动两种方式，并对车网互动业务的前景进行了展望。

摘要：高精度和细粒度的电动汽车(EV)可调度容量多时间尺度预测对大规模EV参与电网辅助服务具有重要意义。然而，现有EV可调度容量预测在预测序列较长时，存在预测精度和效率显著降低的问题。为此，面向电力系统多调度场景需求，文中提出一种改进 Informer 算法，构建EV聚合商日前、超短时和实时的多时间尺度聚合可调度容量预测模型。首先，将大规模单个EV充电记录处理得到的EV聚合商历史可调度容量数据作为改进 Informer 预测算法的数据集；其次，采用卷积稀疏注意力机制代替传统 Informer 算法中的注意力机制，构建改进 Informer 预测算法，提高其捕获历史时间序列趋势信息的能力，从而提升长序列的预测精度；最后，以某市50余万条实际历史充电记录作为样本，在多时间尺度和空间维度下对所提模型进行验证。结果表明，所提方法可以显著提升不同时间尺度的预测精度，并降低长序列的预测时间。

摘要：电动汽车作为一种新型柔性储能设备，可以通过参与电动汽车聚合商调控为电力系统提供灵活调节的能力。随着可再生能源渗透率的不断提高，电力系统调节需求日益增加，现阶段电动汽车可调节能力预测面临更高的准确性与抗风险能力的挑战。为此，提出了基于多时间尺度融合的规模化电动汽车可行域边界区间预测方法。首先，考虑用户可信度对电动汽车可调节能力评估的影响，设计面向不同类型电动汽车的参与调控准入规则与可行域修正方法，进而聚合得到规模化电动汽车可行域边界。其次，提出了面向时间序列的保趋势数据扩增方法，实现单个可行域边界数据集向多个时序信息相近而具体数值不同的数据集扩增。再次，基于扩增得到的多个数据集，提出结合Autoformer模型与高斯混合模型的电动汽车可行域边界多时间尺度融合预测与概率区间建模方法。最后，基于中国深圳市大规模历史充电记录，验证了所提方法的有效性。结果表明所提可行域边界区间预测方法能够为聚合商参与电力市场和电力系统调控提供更精准、更可靠的未来电动汽车资源可调节能力信息支撑。

摘要：海量电动汽车聚合控制技术是实现大规模电动汽车高效参与车网互动的关键。然而，现有聚合方法面临两大挑战：一是电动汽车充放电互斥特性导致功率可行域呈现非凸性；二是不同用户偏好下电动汽车的功率约束边界差异显著。前者将导致对电动汽车可调边界的高估，后者使电动汽车可调边界评估趋于保守。针对上述问题，首先通过重构电动汽车功率可行域的数学表达，实现了非凸可行域的凸化表征，有效解决了充放电互斥约束的建模难题；其次，设计了一种基于约束集内缩的聚合算法，通过提高传统聚合算法的内逼近自由度，显著提高了边界差异下可调边界的评估精确度。算例分析表明，所提方法有效提高了海量电动汽车调度的计算效率和聚合精度。

作者：陈卓旭，胡泽春，鲍志远，刘晓楠，张军伟，解岩

单位：清华大学电机工程与应用电子技术系，国网天津市电力公司

摘要：电动汽车充电站参与需求响应(DR)能够有效促进节能降碳，促进电网稳定经济运行。充电站DR优化策略必须具备可解释性，且能安全、快速应对环境的不确定性。文中提出一种上层为可解释强化学习、下层为数学规划的两层优化方法。首先，建立了两层优化框架，上层负责时间维优化，以应对不确定性；下层负责空间维优化；然后，为上层设计了可解释的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与软演员-评论家(KAN-SAC)算法，该算法利用 KAN 的可解析函数结构，在提升策略可解释性的同时具有优良的泛化能力与训练稳定性；接着，将下层优化问题转化为连续二次规划问题，从而构建出一种适用于时空耦合调度问题的协同优化模式。测试结果表明，所提方法确保了透明且简洁的决策路径，在不确定环境下能够提供可解释且安全的DR日前决策方案，并降低充电桩用电成本。

摘要：电动汽车低碳调度对电网碳减排与经济运行具有重要意义。现有电动汽车低碳调度中存在碳排放核算缺乏全生命周期的考量、低碳引导信号与电网碳减排目标协同性不足等问题，难以充分释放电动汽车参与电网低碳调度的潜力。针对上述问题，首先，考虑电池充放电功率爬坡特性与差异化需求构建3类充电行为控制模型；其次，结合碳排放流理论与生命周期评估方法，实现生命周期视角下电动汽车充电行为碳排放时空差异的量化，建立了电动汽车生命周期碳配额分配机制与碳导向分时电价协同低碳引导体系；然后，构建车网低碳互动双层优化模型，实现电网低碳经济调度与电动汽车聚合商低碳需求响应的深度耦合；最后，算例分析表明，所提调度策略可充分挖掘电动汽车降碳潜力，有效降低系统碳排放量与电动汽车用户成本。

摘要：电动汽车可作为潜在的支撑资源参与系统需求侧调节，但其高随机性、低个体容量及用户的心理特征等资源特殊性导致其实际可控性低，难以稳定聚合利用。为此，文中提出了基于虚拟队列和参数随机微分演化的在线电动汽车电碳套餐设计方法。首先，考虑电动汽车的电-碳双重属性和用户理性约束，构建了电动汽车充放电站运营商最优套餐设计模型。其次，针对电动汽车的时序耦合特性和随机需求特征，建立了需求匹配虚拟队列，并基于Lyapunov优化方法将离线套餐问题转化为在线问题进行解耦求解。然后，利用随机微分方程刻画用户行为偏好参数的演化特征，并基于粒子滤波法设计了实时参数捕捉-在线套餐求解的闭环反馈计算流程。最后，仿真验证了所提电碳套餐设计方法的有效性及合理性。

作者：朱德鑫，韩亚宁，龚成明，邓叶航，胡英健

单位：南京德睿特来电能源研究院有限公司，特来电新能源股份有限公司

作者：穆云飞，张博文，金尚婷，吴志军，贾宏杰，祖国强

单位：智能配用电装备与系统全国重点实验室（天津大学），天津大学国家储能技术产教融合创新平台，国网天津市电力公司电力科学研究院