導語

隨著國家對環保和能源轉型的重視程度加深，電動汽車作為清潔、高效的交通方式，正逐漸得到推廣和應用。這一趨勢不僅推動了電動汽車行業的飛速發展，也對電網的用電負荷特性產生了深遠影響。本文基于深入計算推演，分析電動汽車業務發展對電網負荷的影響，助力充電樁業務發展及決策支撐。

電動汽車業務發展對電網負荷帶來挑戰

近年來隨著國家政策密集催化，各類補貼持續扶持，電動汽車行業已進入規模化、高質量發展階段。經統計，近十年來，我國新能源汽車產業呈現爆發式增長態勢。從2015年全國電動汽車保有量不足百萬輛，到2025年已突破4300萬輛大關，這種指數級擴張對電網負荷帶來了巨大挑戰。

（一）電網負荷規模增加

隨著電動汽車的普及，其充電需求將顯著提升電網的總負荷。特別是在充電高峰時段，大量電動汽車同時充電將對電網的負荷帶來巨大沖擊，以25年全國新能源車的保有量計算，瞬時的負荷峰值可能接近1億千瓦。

（二）電網負荷波動性增大

電動汽車用戶的充電行為具有隨機性，這種不確定性加劇了電網負荷波動，進而增加了電網運營復雜度。

1、時間維度：用戶可能在工作日的下班時間集中充電，導致電網負荷在短時間內急劇增加；而在夜間或周末，充電需求可能相對較低。

2、空間維度：城市中心充電密度是郊區的3-5倍，局部電網承載壓力突增，易引發變壓器過載。

這種負荷的波動性對電網運營提出了更精細化的管理和調度要求。

應對策略和實現思路

圍繞負荷預測、充電調度、電網規劃和政策機制四個維度，本文融合BP神經網絡、V2G技術和強化學習等智能算法，結合分時電價與電網升級措施，構建了電動汽車與電網協同發展的綜合策略體系。該體系通過精準推演電動汽車負荷影響，可實現電動汽車與電網的協同發展，在一定程度上保障電力系統安全穩定經濟運行。

（一）構建電動汽車發展對電網負荷影響推演模型

建立電動汽車規?；l展的電網負荷動態推演模型，需整合充電行為特征、電網承載能力和可再生能源接入等多維因素；通過精細化仿真與多場景分析，評估電動汽車不同發展階段對電網的影響，為電力系統規劃和智能調度提供決策支持。

（二）開展電動汽車發展對電網負荷影響推演

結合用戶充電行為特征、電網基礎設施條件及可再生能源接入情況，通過構建精細化仿真模型，分析電動汽車不同發展階段下電網的負荷波動特性與調節需求，為電力系統規劃與智能調度提供決策支持。

（三）開展電網負荷影響評估及策略應用

1、智能充電調度與V2G技術應用。電動汽車既是負荷又是可控資源。通過智能充電和V2G技術，可優化充電時空分布并提供電網服務，化解規?；尤胩魬穑瑢崿F用戶與電網雙贏。

2、電網基礎設施升級與規劃策略。為適應電動汽車規?；l展，電力系統需同步推進運行優化與電網改造，突破物理極限，構建支撐高比例接入的堅強智能電網。

3、政策引導與市場機制設計。構建政策與市場協同的電動汽車充電管理機制，通過實施分時電價、充電補貼等政策措施，科學引導充電行為；同時建立輔助服務市場、需求響應補償等激勵機制。通過政策引導與市場激勵的雙輪驅動，實現電網安全運行與社會效益的最大化平衡。

構建電動汽車發展對電網負荷影響推演模型

為準確評估電動汽車規模化發展對電網帶來的影響，需精準辨識關鍵影響因素，并基于此構建量化分析模型，開展電網負荷推演計算，評估其對當前電力需求格局的綜合影響，為充電樁業務的未來發展策略與政策制定提供決策支撐。

影響評估三步法：

（一）關鍵影響指標提煉

為量化電動汽車充電負荷對電網的沖擊，體現需求側社會充電行為與供給側資源供給能力在時空維度的動態交互，需要計算在特定時間段內，地區電網因電動汽車充電所承載的峰值電力負荷。因此選定“充電最大負荷”作為關鍵推演指標，該指標的核心影響因素可解構為社會充電需求、充電樁供給能力、時空集中度三點。

充電樁供給能力主要反映區域可提供的最大瞬時充電功率。需綜合考慮社會充電樁總量、充電樁類型（快/慢充占比）、單樁額定功率、充電損耗率等因素。

由于基本不可能所有充電樁同時使用，因此在社會需求總量與充電樁供給能力之外，還需考慮時空集中度。這是一個高度動態的影響因素，受到用戶行為、政策與技術、電網改造等諸多方面的約束，提出這個影響因素是為了定義峰值時刻實際發生的需求功率與理論最大可供給功率的比率。

基于上述分析，可以建立三大推演關鍵指標：

1、電動汽車充電需求量

計算公式=地區內電動汽車保有量×平均每日充電次數×每次充電所需電量，反映地區內電動汽車的總充電需求；

2、充電樁供給能力

社會充電需求受電動汽車保有量以及用戶行為模式影響，電動汽車保有量是負荷總量的絕對基石，其增長趨勢是預測的起點；用戶行為模式中主要影響因素是用戶的充電頻次及單次的平均充電量。

計算方法=社會充電樁總量×平均每個充電樁的功率×充電效率（考慮充電過程中的損耗），反映地區內充電樁的供給能力；

3、充電同時率

從時空集中度演變而來，是同時充電的電動車輛的最大充電功率與充電樁的理論總負載的比率，用以描述在實際操作中同時充電的充電樁的數量的比例，是連接電動汽車需求總量、充電樁供給能力與充電最大負荷的核心紐帶。

（二）負荷影響推演模型構建

為深入掌握電動汽車充電負荷的內在規律、精準預測其發展趨勢并支撐科學決策，需構建基于核心影響因素的量化分析模型，以數據驅動替代主觀判斷，減少不確定性。

該模型基于電動汽車保有量、充電樁總量及功率等關鍵數據，構建充電最大負荷與三大指標的多元線性回歸關系：充電需求總量（需求基數）、充電樁有效供給能力（供給上限）和充電同時率（時空集中度）。

充電最大負荷=β0+β1×社會充電需求總量+β2×社會充電樁供給能力+β3×充電同時率+ε。

其中：β0是常數項，β1、β2、β3是回歸系數，表示各自變量對充電最大負荷的影響程度；ε是誤差項，表示模型未能解釋的部分。

模型的核心價值在于精確量化各因素對最大負荷的貢獻度與影響方向，并經過基本假設校驗、多重共線性校驗、異方差性校驗等方法檢驗確保其可靠性與預測能力?；诖四Ｐ停斎胩囟〞r刻（T）的核心推演指標預測值，即可直接輸出該時刻的預測充電最大負荷。該模型將復雜的“車-樁-網-人”互動轉化為可量化、可預測的關系，其核心價值在于提供客觀的負荷預測、揭示關鍵驅動因素，從而顯著提升決策的科學性與前瞻性。

開展電動汽車發展對電網負荷影響推演

基于負荷影響分析模型靈活可配的設計理念構建“電動汽車業務影響電網負荷”的計算推演產品。在推演方案制定時，用戶可以像“拼樂高”一樣靈活組合關鍵變量：無論是樣本用戶，還是電動汽車保有量、充電樁功率、用戶充電頻率、充電損耗等影響因素，均可一鍵配置。

配置完成后可以一鍵啟動計算推演，系統會自動完成數據預處理、模型計算和結果輸出；同時提供校核比對分析功能，支持用戶對推演結果進行驗證和修正，確保結果的準確性。這種所見即所得的交互方式，大幅降低了負荷影響分析的專業門檻，為充電樁布局優化、電網擴容決策、需求響應政策設計等提供精準的數據支撐。

最后，針對計算推演的結果，系統將依托豐富的可視化工具，并應用大語言模型的學習能力，在智能化輸出相應的策略建議的同時，一體化完成推演結論報告，幫助用戶更直觀地理解推演結果。通過上述方案的實施，為用戶提供從推演方案制定、樣本用戶圈定、推演參數調整、完成計算推演到推演報告生成的沙盤功能，提高推演過程的效率和準確性，為用戶提供更加便捷、高效的推演體驗。

圖1  負荷影響計算推演過程

開展電網負荷影響評估及策略應用

通過負荷計算推演，可以模擬不同規模的電動汽車接入電網后的負荷變化情況，幫助電網企業預判電動汽車普及帶來的負荷增長趨勢?；谶@一推演結果，電網可以從運營優化角度制定相應管理措施，在確保電網穩定運行的同時，實現資源的高效配置和系統運行效率提升。

（一）優化負荷資源配置

在節假日或者出行高峰，可以通過負荷計算推演提前評估不同區域電動汽車充電設施的需求和容量，采取相應的調控措施，如調整充電功率、優化充電時間等，以實現負荷資源的優化配置或者通過增加充電設施備用容量的建設，來緩解大量電動汽車同時充電所帶來負荷壓力。

（二）增強有序充電調控

借助負荷推演模型，可精準評估各地區充電負荷的高峰與低谷時段，為價格機制的使用提供科學依據。通過這類價格機制引導用戶合理用電——激勵用戶在高峰時段減少用電、在低谷時段增加用電，從而實現電網負荷平衡。

例如，某示范區應用該負荷推演模型后，依托模型輸出制定的智能充電策略成效顯著：峰值負荷降低10%-15%，晚高峰充電負荷降低23%，配電設備利用率則提高18%。

（三）輔助配網規劃改造

通過計算推演預測未來的充電需求及對負荷的影響，結合各地區充電設施上報計劃及當前容量可用年限，評估配網規劃改造中需要預留的容量空間，輔助新建住宅區和商業區等的配電網設計，以適應電動汽車業務發展，提高電網的接納能力和穩定性。某省級電網公司通過負荷推演分析，優化了2025年前充電網絡投資計劃，預計節省配網改造成本約3億元。

除此之外，計算推演引擎作為一種先進的工具，在模擬、預測和分析各類政策及措施建議的影響方面發揮著重要作用。它能夠量化分析峰谷電價調整、充電基礎設施布局優化、V2G車網互動技術推廣等政策和措施對日負荷峰值、谷值、波動率的實時影響，并通過機器學習持續校準預測模型。政府決策者能直觀比對不同策略組合的電網承載力提升效果，為制定有序充電管理條例、分布式儲能配置方案、電力市場激勵機制等提供數據支撐，助力構建適應電動汽車規?；l展的新型電力系統。

圖2  管理措施建議

未來展望

開展電動汽車相關業務用電負荷的推演分析，是當前支撐電力系統與電動汽車產業協同發展的核心手段：一方面可以服務電網企業規劃配電網升級改造方案，推進充電樁有序充電，確保供電安全、穩定、可靠；另一方面能為政府統籌產業規劃提供決策依據，制定更加科學合理的電動汽車產業發展規劃，同時提高全社會能源利用效率，推動我國能源結構轉型升級。而隨著電動汽車加速普及，其對電網負荷的影響將呈現規模性、復雜性和動態性特征，未來此類推演研究也將向多維度縱深發展。

技術層面，依托“5G+AI+數字孿生”技術融合，構建分鐘級動態負荷預測系統，實現超快充、V2G等新型負荷的精準畫像；

調控層面，將形成“云-邊-端”協同的柔性負荷管理體系，通過多時間尺度優化算法實現“車-樁-網-儲”資源的最優匹配；

電網韌性方面，將建立基于深度學習的自適應防御系統，提升電網應對規?；妱悠嚱尤氲目箾_擊能力；

決策支持方面，政策模擬實驗室將實現多場景、多維度的量化推演，為制定差異化充電電價、優化基礎設施布局等提供科學依據。

預計未來10年，隨著車網互動技術的成熟和電力市場機制的完善，電動汽車將從“電網負荷”轉變為“柔性資源”，推動電力系統向“源-網-荷-儲”協同的生態演進，最終推動構建具有高度彈性、智能化和清潔化的新型電力系統。

審核：王平喜

作者：黃思俊、張新華

部門：朗新科技集團管理分析業務部