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近日，中國(guó)科學(xué)院廣州能源研究所黃玉萍正高級(jí)工程師團(tuán)隊(duì)在面向城市級(jí)車(chē)網(wǎng)互動(dòng) (V2G,?Vehicle-to-Grid ) 項(xiàng)目規(guī)劃與投資的決策分析研究中取得突破。

當(dāng)前，大規(guī)模V2G落地仍面臨用戶(hù)參與不確定、電池與基礎(chǔ)設(shè)施受限、調(diào)度復(fù)雜、市場(chǎng)與監(jiān)管機(jī)制不完善等多重挑戰(zhàn)，加大了政府和投資者的決策難度。在此背景下，該研究團(tuán)隊(duì)提出構(gòu)建了“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)＋系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)”模型（圖1），首次在同一體系下整合投資方、電網(wǎng)、聚合商和車(chē)輛用戶(hù)四大主體，揭示了城市 V2G 生態(tài)下價(jià)值創(chuàng)造、傳遞與反饋機(jī)制（圖2）。通過(guò)動(dòng)力學(xué)仿真，研究捕捉了市場(chǎng)需求波動(dòng)、用戶(hù)參與意愿、補(bǔ)貼政策和技術(shù)反饋等因素的時(shí)序耦合，增強(qiáng)了模型對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的適應(yīng)性。

圖1 城市V2G項(xiàng)目?jī)r(jià)值創(chuàng)造動(dòng)力學(xué)因果關(guān)系圖

圖2 ?城市V2G 項(xiàng)目?jī)r(jià)值創(chuàng)造的系統(tǒng)流圖

該研究解析了投資—收益—風(fēng)險(xiǎn)全鏈路，量化了政府及社會(huì)資本、配電網(wǎng)、聚合商與用戶(hù)在 V2G 系統(tǒng)中的多向價(jià)值流動(dòng)，可為政策制定者和投資者提供了可操作的決策支持工具（圖3）。

圖3 城市V2G項(xiàng)目的投資決策優(yōu)化流程

研究結(jié)果揭示了城市V2G生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵價(jià)值創(chuàng)造機(jī)制。通過(guò)對(duì)三個(gè)不同城市背景的案例研究，針對(duì)性的補(bǔ)貼調(diào)整（如從0.3提升到0.6元/千瓦時(shí)，或從0.4降至0.25元/千瓦時(shí)）和基礎(chǔ)設(shè)施投資（增加高達(dá)1.69倍），可實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)率(ROI)提升24.5%、11.13%和23.87%（圖4）。

(A) City A?????? ? ? ? ? ? ? ? ? (B) City B? ? ? ? ? ? ? ? ????(C) City C

圖4 不同城市場(chǎng)景中策略?xún)?yōu)化前后的項(xiàng)目?jī)r(jià)值產(chǎn)出

通過(guò)敏感性與情景模擬，該模型可量化輔助服務(wù)電價(jià)和配網(wǎng)側(cè)需求大幅波動(dòng)對(duì)項(xiàng)目?jī)r(jià)值的影響，助力風(fēng)險(xiǎn)管控。靈敏度分析表明，輔助服務(wù)價(jià)格波動(dòng)對(duì)項(xiàng)目?jī)r(jià)值的影響是技術(shù)因素的2.4倍，需求減少60%可能導(dǎo)致不同城市的價(jià)值損失達(dá)46.57%-52.05%（圖5）。

圖5 敏感性分析結(jié)果

此外，針對(duì)輔助服務(wù)電價(jià)下跌或配網(wǎng)需求驟減情景，該模型可定量計(jì)算外部環(huán)境變化對(duì)項(xiàng)目?jī)r(jià)值的影響，以幫助決策者提前預(yù)警并指導(dǎo)快速應(yīng)對(duì)，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

(A) 輔助服務(wù)電價(jià)波動(dòng)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (B) 項(xiàng)目?jī)r(jià)值變化

圖6 輔助服務(wù)電價(jià)波動(dòng)與項(xiàng)目?jī)r(jià)值變化

該研究構(gòu)建的模型為政策制定者和投資者提供了可操作的決策支持工具。對(duì)政策制定者而言，該模型可量化各種補(bǔ)貼和監(jiān)管措施的綜合效果，支持平衡電網(wǎng)管理和電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的策略。例如，在V2G采用率低的地區(qū)，有助于預(yù)測(cè)積極補(bǔ)貼的邊際效益，指導(dǎo)階梯式激勵(lì)措施設(shè)計(jì)，提高用戶(hù)參與度。而對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，模型的動(dòng)態(tài)反饋可評(píng)估基礎(chǔ)設(shè)施投資回收期和風(fēng)險(xiǎn)范圍?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)，投資者可以?xún)?yōu)化充電樁部署，并根據(jù)當(dāng)?shù)仉妱?dòng)汽車(chē)采用率和電網(wǎng)需求波動(dòng)調(diào)整聚合商激勵(lì)措施。

該成果獲得國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)工程院重點(diǎn)項(xiàng)目、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金及廣東省能源局項(xiàng)目等資助。

相關(guān)研究成果已形成學(xué)術(shù)論文Investment Decision Analysis Approach for Urban V2G Projects Based on Value Network，發(fā)表于國(guó)際期刊Sustainable Cities and Society。博士研究生廖蘇亮為第一作者，黃玉萍正高級(jí)工程師為通訊作者。

論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210670725003166