构建了一个包含内生电动汽车灵活性约束的交能协同模型。 在高可再生能源渗透率下，冬季V2G放电比例达到49.22%。 V2G的价值取决于资源与负荷的时间匹配性，而非电动汽车保有量规模。 V2G可减少新增输电容量需求12.97%。 引言 为实现双碳目标，中国正加速

　　在高可再生能源渗透率下，冬季V2G放电比例达到49.22%。

　　V2G的价值取决于资源与负荷的时间匹配性，而非电动汽车保有量规模。

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　　为实现双碳目标，中国正加速构建以可再生能源为主体的新型电力系统（Liu等，2022）。截至2025年底，中国可再生能源装机容量已达2340吉瓦，占总装机容量的60%，接近发电量总量的40%（国家能源局），预测表明到2060年风电和光伏装机容量可能超过5000吉瓦（清华大学）。然而，可再生能源渗透率的提高改变了电力系统运行特性（Zhang等，2025a）。与常规电源不同，可再生能源出力具有间歇性，且与电力需求在时间上常存在错配，使得实时平衡、调峰和安全运行变得更加困难（Li等，2022）。因此，高比例可再生能源电力系统需要更广泛的灵活性资源组合（Alizadeh等，2016；Lechl等，2023）。目前，中国的灵活性资源组合主要由抽水蓄能、电化学储能和需求响应构成（Golmohamadi等，2022；He等，2020；Dowling等，2020）。尽管这些资源缓解了可再生能源波动带来的压力，但在空间分布和响应特性上仍存在错配（Li等，2024a）。集中式资源往往远离负荷中心，限制了快速本地响应能力（Guo等，2025；Stocks等，2021），而季节性和日内可再生能源出力变化（Bistline，2021）导致灵活性需求呈现时空异质性（Zhang等，2024）。由于中国以省为基本调度单元，灵活性需求随可再生能源渗透率、负荷特性及省间支援的不同而显著变化（Poncelet等，2016）。因此，资源组合与系统需求之间的错配严重制约了高比例可再生能源电力系统的运行效率（Alizadeh等，2016；Li等，2023a）。

　　在此背景下，电动汽车的快速普及——在政策和市场的协同推动下加速发展（Song等，2025）——引入了关键的分布式灵活性资源类别（Letcher和Britton，2025）。截至2025年中，中国新能源汽车保有量超过4300万辆，约占全国车辆总量的12%（中华人民共和国公安部）。国际能源署预测，到2030年电动汽车保有量将达到约1.4亿辆，提供数十吉瓦级的灵活性潜力（国际能源署）。由于电动汽车具备双向充电能力和与出行关联的储电潜力，其可在不同时段转移电力消耗、在用电高峰时向电网返送电力，从而支持系统平衡和可再生能源消纳（Yao等，2022；Coban等，2022）。目前中国的电动汽车接入主要依靠聚合商或虚拟电厂，而非单体直接参与调度（Xin等，2025；Gao等，2021）。这种安排为大规模V2G实施提供了运行可行的路径，并使分散的电动汽车资源能够在现有市场和调度机制下参与电力系统协调（Zheng等，2020；Lewicki和Coban，2025）。通过这种聚合方式，电动汽车可实现负荷转移（Brinkel等，2024），并提供调峰、运行备用等必要服务（Du等，2025a；Li等，2024b），同时严格遵守出行约束。因此，V2G作为一条切实可行的路径，在现有市场和调度协议框架下补充集中式储能、增强系统灵活性（Liu等，2024）。

　　已有文献评估了无序充电、有序充电和车网互动策略，总体表明电动汽车可支持负荷转移、电力平衡和可再生能源消纳（Bogdanov和Breyer，2024；Eltohamy等，2025）。相关研究进一步表明，在对用户意愿和补偿条件做出明确假设的前提下，在可再生能源占比高的电力系统中，V2G可减少固定式储能的需求（Lee等，2024）。尽管这些研究已确立了电动汽车灵活性的技术价值，但对其价值在不同地区和季节间存在差异的原因解释有限（Qin等，2023；Li等，2021）。特别是，这种异质性对储能部署、省间输电和发电容量扩张的影响仍缺乏充分探讨。一个重要原因在于现有模型中如何表征电动汽车。大多数现有研究仅将电动汽车视为外生负荷或静态场景变量，忽视了其在优化框架中主动响应电网信号的潜力（Zhang等，2024；Zhu等，2025）。一些研究突破了静态负荷表征，将具有出行和充电行为特征的电动汽车充电需求纳入含明确灵活性约束的逐时电力系统运行或规划模型（Chen等，2018，2021）。然而，这些研究主要聚焦于单向充电策略或系统总体影响。

　　在省级层面，已有研究主要聚焦于特定规划维度，如发电容量扩张（Li等，2021）、输电规划（Zhuo等，2022）或碳流再分配（Ren等，2024），缺乏跨省比较评估有序充电与V2G的统一框架。因此，需要建立统一且一致的框架，以消除因研究假设、时间分辨率和边界条件不同而产生的方法论偏差。这确保了所评估的V2G价值差异反映的是省份内在的异质性，而非模型差异所致（Lopion等，2018；Pfenninger等，2014）。相比之下，将电动汽车纳入的全国尺度分析大多侧重于有序充电对系统总成本和减排的聚合影响（Chen等，2021）。然而，这些宏观层面的研究未能区分V2G相对于有序充电在省级尺度上的增量系统价值，模糊了从单向互动升级为双向互动的合理性依据（Chen等，2025）。

　　另一相关文献体系聚焦于本地控制、微电网运行和储能管理（Biswas等，2024）。关于风光微电网电池实时管理的研究为荷电状态控制和短期调度提供了有益见解（Behera和Dev Choudhury，2024），而近期综述总结了信息物理微电网中的预测、需求管理、经济调度和机组组合问题（Behera和Khare，2025）。这些研究对控制器设计和本地能源管理很重要，但其空间范围和决策问题并非旨在解释大型互联电力系统中电动汽车灵活性价值的省际差异。此外，V2G并非孤立运行，它是更广泛灵活性资源组合的一部分。理想情况下，V2G应补充而非替代抽水蓄能、电化学储能和跨区域输电，形成多时间尺度灵活性供给体系（Mathiesen等，2015）。抽水蓄能适用于长时不平衡调节，V2G则适合高频调节和短期削峰（Zakeri和Syri，2015）。然而，现有模型很少系统性地考察这些协同关系，导致对V2G如何缓解传统灵活性资产投资压力的潜在低估（Dowling等，2020；Guerra等，2020）。

　　从科学和工程两个角度来看，弥合上述差距都具有重要意义。科学上，需要统一框架来区分V2G价值的内在驱动因素与由模型结构和假设差异导致的不同。工程上，全国平均结果可能掩盖V2G在不同地区的差异化角色，导致对双向充电应优先部署区域及其与储能和输电协调方式产生误导性判断。因此，本研究以省级电网为基本单元来评估电动汽车灵活性的实际价值。

　　本研究的科学目标在于解释为什么V2G的系统价值在中国不同省份和季节间存在差异，而非重复V2G有益的笼统论断。研究主题是对中国2030年电力系统中无序充电、有序充电和V2G策略的统一评估，通过将省级电力系统优化模型与电动汽车行为模拟模块耦合实现。本研究在三个方面拓展了现有文献。第一，将省级电力系统优化模型与电动汽车行为模拟模块结合，表征无序充电、有序充电和V2G条件下私人电动汽车充放电的可用性。第二，比较无序充电、有序充电和V2G策略，评估V2G对中国2030年电力系统的经济性和灵活性影响。第三，阐明V2G价值的区域和季节差异如何影响其与抽水蓄能、电化学储能及省间输电的协同关系，以及这些差异对储能部署、输电规划和容量扩张的启示。

　　本研究开发了一个耦合的省级建模框架（图1），用于评估V2G在电力系统中的灵活性价值。在该框架中，交通模块根据电动汽车的出行和停车行为表征私人电动汽车的可用性，电力系统模块则优化充放电计划，并与发电调度、储能运行和省间输电联合优化。首先采用2030年全国电动汽车保有量预测数据，…

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　　为识别不同电动汽车充电策略对电力系统运行的宏观影响，本研究首先在国家层面比较了无序充电、有序充电和V2G场景下的系统绩效。在无序充电下，电动汽车充电不受系统优化协调，因此直接叠加至原始电力需求之上。在有序充电下，充电需求在可用停车时段内调度，使部分电动汽车负荷可在不同小时之间重新分配。在V2G下，电动汽车既可充电…

　　本研究评估了V2G接入如何影响中国省级电力系统的运行、基础设施规划及灵活性资源协同。通过构建耦合的交能协同模型并比较无序充电、有序充电、V2G及敏感性场景，分析凸显了三个相互关联的问题，即V2G价值的区域和季节差异、输电和基础设施需求的变化，以及在V2G、抽水蓄能和电化学储能之间灵活性供给的重新配置。

　　本研究并非旨在简单证明V2G对电力系统有益，而是解释为什么V2G的实现在电力系统中实现的价值在不同省份和季节间存在差异，以及这种差异如何影响中国省级电力系统的储能运行、输电规划和容量扩张。通过将电动汽车行为模拟模块与省级电力系统优化模型耦合，本研究在一致假设下比较了无序充电、有序充电和V2G策略，并将电动汽车灵活性评估为…

　　贺兆轩：撰写——初稿、方法论、概念设计。叶斌：撰写——初稿、方法论、资金获取、概念设计。娄铎：调查研究、形式分析。王瑾：验证、软件。余哲：数据管理、调查研究。曾振中：监督。

　　感谢国家自然科学基金（编号：72573075、72173058、72394391）和高层次大学专项基金（编号：G030290001）提供的资金支持。