电动车充电策略组合全景分析 [page::2]

• 考虑不可调、智能、双向充电三策略，15万辆BEV按10%步长分布形成66个场景。

- 30% V2G与70%不可调充电组合成本低于100%智能充电场景。

• 50% V2G采用时系统成本低于无电动车参考，展现显著灵活性红利。

V2G大幅降低系统成本且边际效益递减 [page::3][page::4]

• V2G每增加10%比例对BEV平均节省成本最多约40欧元/年，且边际效益随比例增加递减但始终正值。

- 智能充电最高带来52欧元/年的额外成本，显著低于V2G潜力。

• 优先将智能充电BEV升级至V2G，比将不可调BEV转换为智能充电更节约成本。

V2G推动可再生能源扩容及减少驻留储能需求 [page::4][page::5]

• V2G比例提升加速风光等可变可再生能源装机增厚发电比例。

- V2G车辆可替代部分高成本燃气机组和固定储能，优化调度降低系统依赖传统灵活性资源。

• 智能充电相较于V2G在促进可再生能源扩容效果有限。

V2G有效削峰填谷，提升系统灵活性 [page::6][page::7][page::8]

• V2G通过放电缓冲高峰负荷，同时利用低谷电量充电，明显改善剩余负荷分布。

- 智能充电主要执行负荷时间调整，V2G额外发挥电网供能作用。

• V2G放电典型在夜间，根据季节因风光特性显示不同充放电模式。

电费分布展现系统成本节约转移效应 [page::9][page::10]

• V2G车辆电费平均为负，依赖电力市场套利盈利，电费节省最高可达约300欧/年。

- 不可调VEV电费最高，且受益最少，智能充电VEV位于两者之间，且随V2G渗透电费略微上升。

• 非电动车消费者电价随着V2G普及明显下降，节省达数亿欧元，体现成本节约广泛溢出。

- V2G越多，系统整体成本节约越多，且转移效益愈发显著。

研究模型与数据说明 [page::13][page::14][page::15]

• 使用德国代表性出行数据生成100个电动车行驶和充电时间序列。

- 采用开源电力系统扩容模型 DIETER，覆盖德国及邻国电网，结合2030年情景。

• 模型内设12种发电技术及5种储能，考虑碳价，容量投资及电力需求规划。

金融研究报告详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《A moderate share of V2G outperforms large-scale smart charging of electric vehicles and benefits other consumers》

- 作者：Adeline Guéret, Carlos Gaete-Morales, Wolf-Peter Schill

• 发布机构：德国经济研究所（DIW Berlin）、柏林工业大学、巴黎政治学院社会科学研究所（OFCE）

- 发布日期：不明确（但文献最新引用至2025年，推断为近期）

• 主题：讨论了电动汽车（BEV）充电策略对电力系统的影响，特别是单向智能充电与双向车网互动（V2G）的比较，从系统成本、供需调节、可再生能源整合以及分配效应角度进行了系统分析，重点关注2030年德国情景。

- 核心论点：
- 在电动车充电策略中，即使只有低于30%的车辆实现双向充电，系统成本就能低于全智能单向充电情景。
- 当50%的BEV采用双向充电时，系统成本甚至低于无任何BEV的电力系统。
- V2G的灵活性不仅覆盖自身的需求，还能服务于电网高峰负荷，降低整体系统经济负担。
- V2G用户和其他电力消费者均受益，但随着V2G比例增加，非BEV用户利益的溢出效应逐渐显著。
- 政策应当重点推动适度比例的V2G推广，而非追求全车智能充电覆盖。

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二、逐节深度解读

1. 摘要与引言部分

• 关键点总结：

- 交通领域去碳化依赖于电动汽车，但其对电力系统的影响受充电方式制约。
- 通过模型分析15百万辆德国BEV的不同充电组合策略（不灵活充电、智能充电、双向V2G充电）。
- 结果表明适度V2G比例下系统成本下降明显，甚至优于无BEV系统，展示了V2G超越全智能充电的优势。
- 强调政策重点应放在V2G推广而非普及智能充电。

• 推理依据：

- 通过容量扩展模型（capacity expansion model）定量计算不同充电策略对电力系统的整体成本、容量配置和调度优化的影响。
- 结合德国2030年的电动车成长预期，设定15百万BEV作为建模规模基础。

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2. 研究设计与模型设定

• 研究设计亮点：

- 全面覆盖三种充电策略的组合，按10%递增全景式测试66个情景，填补文献多数研究只分析极端极值或局部二元组合的空白。
- 使用开放源码模型DIETER，结合实测交通出行数据（MiD）生成BEV出行及充电时间序列。
- 细致考虑不同电动车充电灵活性分布的系统成本与分配效应，对电价影响与不同用户群体利益变化进行分析。

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3. 结果部分剖析

3.1 BEV充电策略分布及系统成本影响（图1、图2）

• 图1描述：

- 显示模型测试的所有情景点，每一个点反映特定比例的双向V2G、智能充电和不灵活充电搭配。
- 三角图中三个顶点代表纯策略情景（全部为某一策略）。

• 图2左图解读：

- 以每个BEV每年节省或增支的欧元数绘制双向V2G与智能充电比例变化的系统成本差异（与无BEV基础情况比较）。
- 当前系统无BEV时成本为基线。
- 30%双向V2G+70%无策略（不灵活）车辆的系统成本低于100%智能充电车辆，且节省显著。
- 50%双向V2G+50%不灵活时系统成本甚至低于无BEV，显示V2G的灵活性抵消了整体电力需求增长引发的成本。
- 相比之下，50%智能充电+50%不灵活的成本远高于无BEV，智能充电节省潜力有限。

• 图2右图解读：

- 以不同智能充电固定比例为条件，展示每增加10%双向V2G比例的边际成本节约。
- 边际节约在低V2G占比时最高（34-39欧元/BEV·年），随后递减但仍为正。

• 推理证据：

- 双向V2G因能储存与回馈电力，成为有效电网需求响应资源，降低高峰负荷与补充峰谷差所致的成本。
- 智能充电仅能调整充电时段，缺乏反馈放电能力，灵活性和效益有限。

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3.2 V2G助力可再生能源整合（图3、图4）

• 图3描述：

- 左图显示德国境内vRES（风电、光伏、水电等）发电占比随充电策略变化的趋势。
- 右图扩展至整个中欧区域。

• 解读：

- 增加V2G比提高智能充电比例更显著提升vRES发电比例（德国最高可达92%），这说明V2G模式提升了电力系统对可再生能源的吸收能力。
- 这是因为V2G在发电过剩（负残余负荷）时能吸收并存储可再生能源电力，减少弃风弃光，提升系统效率。

• 图4描述：

- 展示不同充电比例下，按技术类型的年度发电量差异（相较于无BEV参考）。

• 解读：

- 无V2G时代，BEV负载规模化增长对新能源发电量是刚需性线性增长，新能源占比较小幅提升。
- V2G推广后，新能源超额发电的利用效率提升，天然气联合循环机组（CCGT）发电减少，核电量轻微增加，而固定储能（锂电池）装机量减少，表明V2G车辆作为分布式储能替代了部分固定储能需求。
- 该替代效应有效降低整体电力系统的运行费用。

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3.3 V2G服务电网剩余负荷时段（图5、图6）

• 图5描述：

- “剩余负荷持续曲线”（Residual Load Duration Curves, RLDC），反映一天中不同阶梯的负荷量，经过BEV充放电调整后的实际剩余负荷排布。

• 解读：

- 纯无策略充电增加峰值负荷，助长电网压力。
- 智能充电可部分分摊充电负荷，减少高峰充电，但不能降低峰值负荷本身。
- V2G调度则显著降低峰值负荷，通过放电服务供电，实现负荷峰谷平滑。
- 右图详细刻画20%V2G的时段，展示V2G车辆在高峰时段输出电力，夜间充电，呈现明显日夜负荷削峰模式，且在冬季模式下因风电影响显示出更加多样的充放电行为。

• 图6描述：

- 夏季部分日内，V2G与纯无策略充电发电量堆叠纵向比较。
- V2G车辆明显表现出夜间放电、日间充电的能量流动模式，帮助调节电网负荷波动。

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3.4 电价与电费负担分布（图7、图8）

• 图7描述：

- 统计不同充电策略BEV的平均年度电费及德国非BEV用户的电价变化。

• 解读：

- V2G车辆电费最低且经常为负，因放电售电收入弥补充电成本，表现为电费收入或套利利润，且利润随V2G占比增大有所下降，显示市场套利空间有限。
- 不灵活车辆电费最高，接近140欧元/BEV·年，受益极小。
- 智能充电车辆电费居中，且随着V2G增加，电价存在小幅上涨，体现在V2G高频充电期间电价升高，显示智能充电收益被V2G“蚕食”（优劣策略间的利益错配）。
- 非BEV用户平均批发电价随V2G增加而下降，约从59降低至56欧元/MWh，反映V2G削峰降价效应良好，体现了成本节约的系统溢出效应。

• 图8描述：

- 不同充电策略群体及非BEV、氢气电解设备等群体电费变化的分解图。

• 解读：

- 增加V2G比例时，V2G车辆和其他消费者的电费均显著减少，非BEV用户获得的节省较多，说明系统性成本降低带来的利益大幅向普通消费者转移。
- 氢气电解设备电费轻微上升，因与BEV争夺低价电力资源。

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4. 讨论（作者视角）

• 与现有文献比较：

- 结果支持并细化多篇文献对V2G正面效应的论断，超越多数研究只分析单一极端充电策略的局限。
- 系统展示混合充电策略配置的系统性成本与分配效应。

• 模型假设批判：

- 可能低估灵活性效益：基础不灵活充电定义是“即时平衡”而非极端峰谷，且家庭充电功率设定较保守3.7kW，未来有提升空间。
- 可能高估效益：模型假设完美预知、电网无约束、无基础设施或用户不便成本、不考虑市场激励失效（多数车主未面对时变电价），均使模型体现的收益为理论最优，实际应用难以完全实现。
- 其他参数不确定性影响（例如天气年差异、其他负荷耦合如电热、BEV普及率更高或跨国驱动行为一致性）尚待深入研究。

• 未来研究方向：

- 纳入部分信息不完备、有限预见模型。
- 实际基础设施与车主行为成本建模。
- 在更大规模与跨部门耦合系统中分析BEV弹性作用。

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5. 结论总结

• 适度比例（<30%）的V2G充电车辆即可带来优于全智能充电车队的电力系统成本优势。

- V2G比例达到50%时，甚至使系统成本低于无BEV基础线，表明V2G充电弹性完全抵消BEV增加的电力需求成本。

• 智能单向充电虽然缓和需求高峰，但整体贡献远逊于V2G双向灵活充电。

- V2G在促进高比例可再生能源渗透、削减固定储能投资与高成本峰值发电方面作用显著。

• V2G带来的利益既惠及车主，也能溢出至非BEV电力用户，尤其是随着V2G渗透率上升。

- 政策应优先降低V2G推广障碍、完善双向充电基础设施与市场价格激励，促进部分车队实现V2G能力。

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三、图表深度解读

图1：三元组合情景二维示意（page 2）

• 三角坐标系覆盖0-100%的双向V2G、智能充电、不灵活充电比例，标示了全部66个模拟情景。

- 边界三角形顶点为纯战略极端场景，内点为混合比例。

• 该图构建了后续分析的基础框架。

图2：系统成本差异与V2G边际节省（page 3）

• 左图：颜色渐变表示每个情景相对无BEV基准的系统成本变化，深蓝色显示成本节省。

- 绿色跨越区展示“双向V2G贡献弹性带来的显著节省”，而仅智能充电区依旧呈现成本增加。

• 右图：多条曲线代表不同固定智能充电比例，X轴为V2G比例，Y轴为每增加10% V2G的平均成本节省（欧元/BEV·年）。

- 呈明显递减趋势，初期V2G增量贡献最大，随后边际效益减小。

图3：变量可再生能源发电占比（page 4）

• 等高线图示德国及邻国电力系统中，vRES发电占比随充电策略变化趋势。

- V2G比例提升对应可再生发电占比显著增加，智能充电影响较弱。

• 体现V2G增强系统灵活性，促进更多可再生能源的经济消纳。

图4：不同充电策略下发电技术构成变化（page 5）

• 分面条形图展示多个组合情景相对于无BEV基准下，主要发电技术产量变化。

- 可见风电和光伏发电随V2G增加而增长，CCGT和固定储能发电量下降，核电略有上升。

• 验证V2G替代部分高成本化石发电和储能。

图5：剩余负荷持续曲线RLDC（page 7）

• 四个子图展现不同充电策略及组合下德国电网负荷分布状态。

- V2G充电条件下负荷峰值明显降低，负剩余负荷（过剩电）时段的需求吸纳增加。

图6：夏季日内小时级发电负荷结构（page 8）

• 通过可视化日内电源组成，显示20% V2G场景相较于全不灵活充电情景下，车辆放电行为清晰可见，有效平滑日内负荷。

图7：不同用户电费和电价变化（page 9）

• 面积图形式，蓝色系表明V2G车辆电费回报（负电费）。

- 绿色及棕色分别为智能充电、非灵活充电BEV电费，红色调图显示德国非BEV电价下降趋势。

• 指出V2G车主可获取套利利润，普通消费者受益于整体电价下行。

图8：各用户群体电费节省拆分（page 10）

• 纵轴为电费节省总额，横轴为代表不同比例组合的场景标签。

- 明确展现V2G增加不仅节省其本身，也大幅惠及德国及邻国非BEV用户。

补充图表

• SI.1（page 21）：发电容量结构变化，验证上述发电结构变化的容量端反映；

- SI.2（page 22）：可再生能源弃风弃光比例下降，提升资源利用效率；

• SI.3（page 22）：冬季日内发电及负荷变化，与夏季对比呈现多样性充放电策略；

- SI.4（page 23）：批发电价持续曲线及高峰、低谷分析，细节展现V2G如何降低峰时电价；

• SI.5（page 24）：全区域非BEV用户批发电价下降趋势，体现跨国溢出效应。

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四、估值分析

本报告为学术研究报告，主旨为电力系统成本与运营影响分析，估值表现为“系统成本对不同BEV充电策略组合的敏感性和边际效益”。

• 估值方法：基于线性规划容量扩展模型（DIETER），通过最低化总系统成本计算最优发电容量、储能容量及调度策略。

- 关键输入与假设：
- 电动车出行与充电时序基于实测交通数据和emobpy工具生成。
- 电力系统技术成本、寿命及碳价以2030年德国欧盟预期为基准。
- 完美预知、无市场障碍及无分布网约束的理想假设。
- 多场景充电策略比例组合（0%-100%步长10%），旨在刻画弹性分布与系统成本的关系。

• 估值结果：

- V2G的边际价值显著，大大优于单向智能充电。
- 系统成本受V2G渗透比例非线性影响，呈现递减边际效应。

• 敏感性分析尚未明确纳入，但文中提及未来研究方向包括有限预见、用户行为成本等因素。

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五、风险因素评估

• 技术风险：

- V2G基础设施建设成本与技术成熟度不确定，可能导致实际实施成本高于模型中假设。

• 用户行为风险：

- 若车主未被激励响应实时价格，或存在便利性顾虑，其弹性表现会大打折扣。

• 市场与政策风险：

- 电价设计、监管限制、市场信号缺失可能限制V2G收益，实现理论价值受限。

• 模型风险：

- 完美预知与无网络约束设定理想化，忽视了电网层级的技术与经济限制。

• 缓解策略：

- 作者建议通过完善V2G推广政策、价格信号传递和充电基础设施投资降低风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 模型呈现的V2G效益为理论最优状态，现实中可能受车主使用偏好、基础设施限制、时变电价推广力度不足等影响而缩水。

- 报告假设最大充电功率较保守，若家庭或公共充电功率更高，灵活性潜力可能增强。

• 分析展示智能充电被V2G“蚕食”利益的现象，提示市场制定需兼顾多方激励设计，避免策略间负面互食。

- 多国范围内BEV驱动和充电行为的同步假设，可能低估了跨区域差异性对灵活性的复杂影响。

• 报告忽视分布式网络及局部电网限制，长远看应补充电网约束影响。

- 没有明确考虑V2G电池额外损耗及用户便利性成本，可能高估V2G经济合理性。

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七、结论性综合

本报告系统细致地分析了2030年德国市场15百万辆电动车多样充电策略下的电力系统效应，揭示了双向充电（V2G）在促进系统成本节省和可再生能源整合中的决定性优势。核心结论为：

• 系统成本角度，低于30%比例的V2G车辆即可实现比全智能单向充电车队更优的电网成本水平，50%及以上时系统成本优于无BEV情景，充分显示了V2G强大灵活性带来的经济价值。

- 能源结构角度，V2G模式提升高比例风光等可再生能源发电消纳，降低对天然气机组和固定储能依赖，改善系统经济性与环境可持续性。

• 电网运行角度，V2G大幅削峰填谷，帮助电力系统调节日内和季节负荷，提高电网稳定性和可靠性。

- 利益分配角度，V2G用户实现套利收益，但随比例增加收益递减，且非BEV电力用户受惠越来越多，体现V2G正向的社会经济外部性。

• 政策建议角度，应聚焦促进V2G功能的部署及配套市场机制建设，优先确保部分车队实现双向充电功能，而非全车智能充电覆盖。

结合丰富的图表数据呈现（包括系统成本差异、V2G边际效益、可再生能源发电占比变化、负荷持续曲线、电价电费分布等），本研究为决策者和行业提供了科学量化依据，明确指出V2G模式是未来能源-交通一体化系统中的关键创新方向。政策制定应优先投入V2G基础设施建设、完善市场激励，并解决用户便利性与技术挑战，以充分释放电动车弹性充电带来的电力系统与社会经济价值。

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# 综上，本报告通过全面建模和数据结合，严谨论证了V2G在电动汽车与电力系统融合中的关键作用及其优越性，强调了落实适度比例V2G启用对实现低成本清洁能源转型的战略意义，具有重要的参考价值和政策导向意义。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]

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