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原文鏈接：城市級車網(wǎng)互動項(xiàng)目規(guī)劃與投資決策研究獲進(jìn)展—新聞—科學(xué)網(wǎng)

近日，中國科學(xué)院廣州能源研究所正高級工程師黃玉萍團(tuán)隊(duì)在國家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目的資助下，在面向城市級車網(wǎng)互動（V2G,?Vehicle-to-Grid）項(xiàng)目規(guī)劃與投資的決策分析研究方面取得新進(jìn)展。相關(guān)成果發(fā)表于Sustainable Cities and Society。

城市V2G項(xiàng)目價(jià)值創(chuàng)造動力學(xué)因果關(guān)系圖。研究團(tuán)隊(duì)供圖

論文第一作者、中國科學(xué)院廣州能源研究所博士研究生廖蘇亮表示，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(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，黃玉萍團(tuán)隊(duì)提出構(gòu)建了“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)＋系統(tǒng)動力學(xué)”模型，首次在同一體系下整合投資方、電網(wǎng)、聚合商和電動汽車用戶四大主體，揭示了城市V2G生態(tài)下價(jià)值創(chuàng)造、傳遞與反饋機(jī)制。通過動力學(xué)仿真，研究捕捉了市場需求波動、電動汽車用戶參與意愿、補(bǔ)貼政策和技術(shù)反饋等因素的時(shí)序耦合，增強(qiáng)了模型對現(xiàn)實(shí)場景的適應(yīng)性。

該研究解析了投資-收益-風(fēng)險(xiǎn)全鏈路，系統(tǒng)分析了政府及社會資本、配電網(wǎng)、聚合商與電動汽車用戶在V2G系統(tǒng)中的多向價(jià)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。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。通過對三個(gè)不同城市背景的案例研究，針對性的補(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%。

研究團(tuán)隊(duì)通過敏感性與情景模擬，量化了輔助服務(wù)電價(jià)和配網(wǎng)側(cè)需求大幅波動對項(xiàng)目價(jià)值的影響，助力風(fēng)險(xiǎn)管控。敏感性分析表明，輔助服務(wù)價(jià)格波動對項(xiàng)目價(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%。此外，針對輔助服務(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)境變化對項(xiàng)目價(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，降低市場風(fēng)險(xiǎn)。

論文通訊作者黃玉萍表示，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。她舉例說：對政策制定者而言，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)管理和電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的策略。在V2G采用率低的地區(qū)，有助于預(yù)測積極補(bǔ)貼的邊際效益，指導(dǎo)階梯式激勵措施設(shè)計(jì)，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(xiǎn)范圍?；跀?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。

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106440