近日，中國科學(xué)院廣州能源研究所黃玉萍正高級工程師團(tuán)隊在面向城市級車網(wǎng)互動 (V2G,?Vehicle-to-Grid ) 項目規(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落地仍面臨用戶參與不確定、電池與基礎(chǔ)設(shè)施受限、調(diào)度復(fù)雜、市場與監(jiān)管機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)隊提出構(gòu)建了“價值網(wǎng)絡(luò)＋系統(tǒng)動力學(xué)”模型（圖1），首次在同一體系下整合投資方、電網(wǎng)、聚合商和車輛用戶四大主體，揭示了城市 V2G 生態(tài)下價值創(chuàng)造、傳遞與反饋機制（圖2）。通過動力學(xué)仿真，研究捕捉了市場需求波動、用戶參與意愿、補貼政策和技術(shù)反饋等因素的時序耦合，增強了模型對現(xiàn)實場景的適應(yīng)性。
圖1 城市V2G項目價值創(chuàng)造動力學(xué)因果關(guān)系圖
圖2 ?城市V2G 項目價值創(chuàng)造的系統(tǒng)流圖
該研究解析了投資—收益—風(fēng)險全鏈路，量化了政府及社會資本、配電網(wǎng)、聚合商與用戶在 V2G 系統(tǒng)中的多向價值流動，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)鍵價值創(chuàng)造機制。通過對三個不同城市背景的案例研究，針對性的補貼調(diào)整（如從0.3提升到0.6元/千瓦時，或從0.4降至0.25元/千瓦時）和基礎(chǔ)設(shè)施投資（增加高達(dá)1.69倍），可實現(xiàn)投資回報率(ROI)提升24.5%、11.13%和23.87%（圖4）。
(A) City A?????? ? ? ? ? ? ? ? ? (B) City B? ? ? ? ? ? ? ? ????(C) City C
圖4 不同城市場景中策略優(yōu)化前后的項目價值產(chǎn)出
通過敏感性與情景模擬，該模型可量化輔助服務(wù)電價和配網(wǎng)側(cè)需求大幅波動對項目價值的影響，助力風(fēng)險管控。靈敏度分析表明，輔助服務(wù)價格波動對項目價值的影響是技術(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，針對輔助服務(wù)電價下跌或配網(wǎng)需求驟減情景，該模型可定量計算外部環(huán)境變化對項目價值的影響，以幫助決策者提前預(yù)警并指導(dǎo)快速應(yīng)對，降低市場風(fēng)險。
(A) 輔助服務(wù)電價波動? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (B) 項目價值變化
圖6 輔助服務(wù)電價波動與項目價值變化
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。對政策制定者而言，該模型可量化各種補貼和監(jiān)管措施的綜合效果，支持平衡電網(wǎng)管理和電動汽車產(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)測積極補貼的邊際效益，指導(dǎo)階梯式激勵措施設(shè)計，提高用戶參與度。而對于投資者來說，模型的動態(tài)反饋可評估基礎(chǔ)設(shè)施投資回收期和風(fēng)險范圍。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測，投資者可以優(yōu)化充電樁部署，并根據(jù)當(dāng)?shù)仉妱悠嚥捎寐屎碗娋W(wǎng)需求波動調(diào)整聚合商激勵措施。
該成果獲得國家自然科學(xué)基金、中國工程院重點項目、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，黃玉萍正高級工程師為通訊作者。
論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210670725003166
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