中國儲能網(wǎng)訊：隨著城市智慧化和電氣化的大力推進，電動汽車的大規(guī)模發(fā)展對交通和電力網(wǎng)絡提出了新的挑戰(zhàn)。而車網(wǎng)互動（Vehicle-to-Grid，V2G）技術的興起為這一問題帶來了解決方案。目前，上海市、重慶市、浙江省、深圳市等地正積極探索“人工智能（AI）與車網(wǎng)互動（V2G）”的結合，以推動智能交通和綠色能源的融合發(fā)展。這一創(chuàng)新模式將電動汽車作為分布式儲能單元，不僅能提升電力系統(tǒng)的靈活性，還能助力電動汽車普及和智能化發(fā)展，為實現(xiàn)地區(qū)低碳目標提供支持。但V2G發(fā)展面臨政策體系和標準化不足、用戶收益和商業(yè)模式不清晰、分時電價及需求響應機制不健全等挑戰(zhàn)。本文從細化V2G參與經(jīng)濟激勵機制、拓展公務車輛V2G示范項目、深入推進AI在V2G領域的應用、推動移動充電機器人發(fā)展等方面提出政策建議。
一、V2G技術及政策進展
中國新能源汽車保有量逐年上升，2023年底已達2041萬輛，占汽車總量的6.07%；其中純電動汽車保有量1552萬輛，占新能源汽車保有量的76.04%。新能源汽車保有量不斷增加的同時，電網(wǎng)運行也迎來了新挑戰(zhàn)。假設2060年，中國電動汽車保有量穩(wěn)定在3億輛，如果采用20千瓦雙向充電樁，對電網(wǎng)總體功率支撐能力將達到60億千瓦，假設每輛車的電池是70千瓦時，電動汽車總的靈活容量就是210億千瓦時。目前電網(wǎng)超過全年峰值負荷95%的時間不足50個小時，為保障這部分高峰負荷需求，電力系統(tǒng)如若配置頂峰電源或輸電通道，則需付出較高邊際成本。通過高效、智能的車網(wǎng)互動應用，可節(jié)省出超萬億元的電力保供和靈活調節(jié)的社會成本。據(jù)相關機構預測，2025年V2G市場空間約為333億元，到2030年將達1052億元。
在國內，車網(wǎng)互動（V2G）逐漸被視為新能源汽車發(fā)展和電網(wǎng)靈活調節(jié)的關鍵組成部分，已在多個省市的試點中展開探索。當前政策趨勢包括以下幾個方面：
政策引導與試點規(guī)模化：2020年至2024年，國家發(fā)展改革委等部門發(fā)布了系列政策鼓勵車網(wǎng)互動發(fā)展，提出到2025年初步建成車網(wǎng)互動技術標準體系，推行峰谷分時電價政策，并擴大V2G試點示范應用范圍。目標是在2030年實現(xiàn)V2G大規(guī)模應用，為電力系統(tǒng)提供千萬千瓦級的調節(jié)能力。
經(jīng)濟激勵機制和技術支持：為提升用戶參與度，各地逐步引入經(jīng)濟激勵措施，如峰谷電價優(yōu)惠、電力需求響應補償?shù)龋蕴嵘囍鲄⑴c積極性。上海、北京等地已經(jīng)實施對參與需求響應用戶的補貼政策，有效提高了車主的V2G參與率。上海、江蘇、重慶等地積極推進V2G充電設施的智能化和標準化建設，并加強與虛擬電廠的集成。廣東、深圳、浙江等地也在大力推動光儲充放一體的V2G站建設，并優(yōu)先在公共設施和商業(yè)園區(qū)布局V2G基礎設施。
跨行業(yè)合作與市場機制優(yōu)化：目前已明確要求整車廠、充電運營商和電網(wǎng)企業(yè)間開展合作，加快建立技術標準，推動信息流和能量流的互通互聯(lián)，以支持車網(wǎng)互動的全生命周期管理和商業(yè)化模式發(fā)展。市場機制方面，V2G在需求響應、輔助調峰服務等方面的市場化應用還需完善，當前多集中于應急保供和電價峰谷分時差。
二、“AI+V2G”大規(guī)模推廣的挑戰(zhàn)
目前，中國多個車網(wǎng)互動項目正在全國試點，并已在部分地區(qū)實現(xiàn)了商業(yè)化運營。國家電網(wǎng)已經(jīng)在20個省市試點建設V2G充放電樁1500余臺，2024年1—8月累計放電量2.8萬千瓦時，并依托試點項目探索V2G參與一般工商業(yè)削峰填谷、配網(wǎng)互動等多場景應用。各地區(qū)在推動公眾參與和設備標準統(tǒng)一方面還面臨挑戰(zhàn)，未來若能在這些領域加強政策引導，將有助于V2G的規(guī)?；瘧?。
（一）缺乏明確V2G參與經(jīng)濟激勵機制
首先，商業(yè)模式不清晰。這使得用戶和企業(yè)在參與V2G時感到困惑，無法找到參與的具體利益點，進而導致許多潛在的電動汽車用戶和企業(yè)在參與電網(wǎng)輔助服務時缺乏動力，制約了V2G的規(guī)模化推廣。沒有明確的商業(yè)模式，用戶難以評估參與的回報，從而影響他們的積極性。
其次，政策支持與激勵機制不足。目前，針對V2G項目的補貼和激勵政策尚不完善，缺乏系統(tǒng)性的支持措施。這使得潛在參與者在投資和參與方面的意愿降低，尤其是在經(jīng)濟環(huán)境不確定的情況下，企業(yè)和用戶更傾向于保持觀望態(tài)度，而不愿意冒險參與尚未成熟的市場。缺乏清晰的政策指引，也使得許多企業(yè)在制定參與策略時感到迷茫。
再次，電價及需求響應機制不健全。一是分時電價機制不普遍，盡管分時電價機制在部分省市實施，但在全國范圍內尚未普及，且時段劃分和價差設置相對粗放。許多用戶由于沒有充分享受到分時電價的優(yōu)惠，未能被有效引導進行錯峰充電。二是缺乏穩(wěn)定的需求響應機制，當前的需求響應機制主要用于應急負荷保供，未能充分考慮新能源消納和日常電網(wǎng)調峰的需求。V2G作為分布式儲能的一種形式，未能被系統(tǒng)性納入到輔助服務市場中。
最后，交易價格邊界不明確。當前缺乏對V2G應用推廣交易價格邊界的深入調研，未能綜合考慮電網(wǎng)調峰成本與用戶參與成本。這導致缺乏合理的經(jīng)濟補貼建議，使得用戶在參與V2G時無法獲得應有的經(jīng)濟回報。只有明確交易價格范圍并制定合理的補貼政策，才能吸引更多用戶參與V2G，從而促進電網(wǎng)的穩(wěn)定與可持續(xù)發(fā)展。
（二）缺乏特殊場景的V2G先驗示范
目前，V2G技術的示范項目存在明顯的局限性，主要集中在企業(yè)員工或小區(qū)居民等特定群體。這種局限性導致活動宣傳的范圍有限，從而影響了用戶的參與積極性。由于示范項目未能覆蓋更廣泛的用戶群體，很多潛在用戶對V2G技術的了解和認可度不足，無法充分展示這一技術的潛在優(yōu)勢。
另一方面，預測精度不足也是當前V2G項目實施中的一大挑戰(zhàn)。在公務車輛的V2G應用中，對車輛可調度容量的預測精度仍然較低，這使得在進行電網(wǎng)調控時難以準確估計可利用的電量。這種信息的不確定性直接影響了電網(wǎng)調控的效果，導致項目實施過程中出現(xiàn)諸多困難。
（三）V2G大規(guī)模落地缺少AI賦能
一是對電動汽車、電池狀態(tài)和充電樁使用情況的實時數(shù)據(jù)采集仍顯不足。為了實現(xiàn)V2G的高效運營，迫切需要通過物聯(lián)網(wǎng)技術和大數(shù)據(jù)平臺整合不同系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)。這種整合不僅可以提高數(shù)據(jù)的全面性和準確性，還能為后續(xù)的分析和決策提供更為堅實的基礎。只有在充分的數(shù)據(jù)支持下，才能有效地進行電網(wǎng)調控和充電策略的優(yōu)化，進而提升用戶的參與體驗和滿意度。
二是盡管AI技術在動態(tài)調度方面具有潛力，但目前采用的動態(tài)調度算法尚未充分滿足智能調度和動態(tài)負荷管理的需求。有效的V2G系統(tǒng)需要根據(jù)實時交通流量和能源需求，靈活調整充電和放電策略，以實現(xiàn)電力資源的最優(yōu)配置。當前的智能調度算法在這方面仍顯不足，亟需進一步加強交通網(wǎng)絡與電力網(wǎng)絡的協(xié)調能力，以提升整體系統(tǒng)的響應速度和效率。通過優(yōu)化調度算法，可以更好地實現(xiàn)電動汽車與電網(wǎng)的互動，為可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。
三、“AI+V2G”政策建議
（一）細化V2G參與激勵機制
建議電力部門與交通部門加強合作，從供給和需求兩側共同開展調研工作。這一合作可以幫助雙方深入了解V2G應用的市場需求和實際運行情況。通過分析電網(wǎng)調峰成本與用戶參與成本，明確V2G推廣的交易價格邊界，制定合理的經(jīng)濟補貼政策，不僅能夠確保電力部門的經(jīng)濟效益，還能降低用戶的參與成本，吸引更多新能源汽車用戶投身于V2G項目。
（二）產(chǎn)品標準化、市場化
建議通過市場化機制引導相關產(chǎn)品和服務的標準化。在政府層面，需出臺更多支持和激勵政策，打造產(chǎn)業(yè)集群。同時，鼓勵相關企業(yè)、研究院所協(xié)作，共同制定新能源汽車與V2G互動的標準，推動市場的良性發(fā)展。
（三）拓展特殊應用場景
建議在現(xiàn)有示范項目的基礎上，進一步拓展到公交、物流、環(huán)衛(wèi)等公務車輛或電動重卡領域。這些車輛通常具有規(guī)律的出行時間和停駛模式，使得在非運營時間內進行電力調控成為可能。通過將V2G技術應用于這些特殊場景，可以從電動汽車群體的另一個角度切入，驗證其在實際運營中的效果和可行性。例如，公交車在夜間或非高峰時段可以將電量反饋至電網(wǎng)，不僅能幫助平衡電網(wǎng)負荷，還能為公共交通系統(tǒng)提供額外的經(jīng)濟收益。
（四）AI賦能可調度預測
結合車輛軌跡的大數(shù)據(jù)分析，建議提取并識別車輛的停駛時段，進一步分析后續(xù)出行需求的概率。開發(fā)和部署更加先進的AI預測模型，結合歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)對用戶行為進行建模，可以構建個性化的預測系統(tǒng)，從而提升對車輛可調度容量的預測精度。例如，通過分析公交車的運行軌跡和?？繒r間，AI系統(tǒng)可以預測在什么時段該車輛可以參與電網(wǎng)調控，進而優(yōu)化電力資源的使用。這樣的AI應用不僅能提高V2G項目的有效性，而且能為未來的智能交通系統(tǒng)奠定數(shù)據(jù)基礎，推動技術的進一步發(fā)展。
（五）加強數(shù)據(jù)基礎設施建設與標準化
建議進一步促進數(shù)據(jù)基礎設施的建設和標準化。建立統(tǒng)一的實時數(shù)據(jù)采集和共享平臺，應涵蓋電池電量、健康狀態(tài)及充電樁使用情況等信息。通過制定國家或地方性的統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，可以確保不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)兼容性，提升數(shù)據(jù)的可用性和準確性。這樣不僅有助于優(yōu)化AI分析和決策的基礎，還能推動各方在V2G技術應用中形成合力，提升整體系統(tǒng)的效能。
（六）加強實時數(shù)據(jù)采集
建議利用物聯(lián)網(wǎng)技術和大數(shù)據(jù)平臺整合不同系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)，確保對電動汽車、電池狀態(tài)和充電樁使用情況進行實時監(jiān)測，為AI算法提供精準的輸入，進而優(yōu)化充放電時間和策略，從而降低電力系統(tǒng)的峰谷差，減少城市交通的擁堵。通過有效的數(shù)據(jù)分析，城市交通的平穩(wěn)運行將得以保障，同時也將為電網(wǎng)提供更為靈活的調控能力。
（七）推動移動充電機器人、移動儲能等高新技術企業(yè)發(fā)展
當前新能源車主主動反向供電給電網(wǎng)的意愿不強，在V2G技術難以短期內大規(guī)模落地推廣的情況下，建議先引入移動充電機器人、移動儲能等技術，以更低的成本參與V2G項目。移動充電機器人、移動儲能可以在特定園區(qū)內實施車網(wǎng)互動，不僅可以給車充電，還能在電網(wǎng)高負荷、電車充電需求低的情況下自動回充，再通過能源分配站向電網(wǎng)反向供電，實現(xiàn)能源調度，為未來大規(guī)模電動汽車參與V2G做好準備。
