电动汽车发展对电网负荷影响推演分析

电动汽车业务发展对电网负荷带来挑战

近年来随着国家政策密集催化，各类补贴持续扶持，电动汽车行业已进入规模化、高质量发展阶段。经统计，近十年来，我国新能源汽车产业呈现爆发式增长态势。从2015年全国电动汽车保有量不足百万辆，到2025年已突破4300万辆大关，这种指数级扩张对电网负荷带来了巨大挑战。

（一）电网负荷规模增加

随着电动汽车的普及，其充电需求将显著提升电网的总负荷。特别是在充电高峰时段，大量电动汽车同时充电将对电网的负荷带来巨大冲击，以25年全国新能源车的保有量计算，瞬时的负荷峰值可能接近1亿千瓦。

（二）电网负荷波动性增大

电动汽车用户的充电行为具有随机性，这种不确定性加剧了电网负荷波动，进而增加了电网运营复杂度。

1、时间维度：用户可能在工作日的下班时间集中充电，导致电网负荷在短时间内急剧增加；而在夜间或周末，充电需求可能相对较低。

2、空间维度：城市中心充电密度是郊区的3-5倍，局部电网承载压力突增，易引发变压器过载。

这种负荷的波动性对电网运营提出了更精细化的管理和调度要求。

应对策略和实现思路

围绕负荷预测、充电调度、电网规划和政策机制四个维度，本文融合BP神经网络、V2G技术和强化学习等智能算法，结合分时电价与电网升级措施，构建了电动汽车与电网协同发展的综合策略体系。该体系通过精准推演电动汽车负荷影响，可实现电动汽车与电网的协同发展，在一定程度上保障电力系统安全稳定经济运行。

（一）构建电动汽车发展对电网负荷影响推演模型

建立电动汽车规模化发展的电网负荷动态推演模型，需整合充电行为特征、电网承载能力和可再生能源接入等多维因素；通过精细化仿真与多场景分析，评估电动汽车不同发展阶段对电网的影响，为电力系统规划和智能调度提供决策支持。

（二）开展电动汽车发展对电网负荷影响推演

结合用户充电行为特征、电网基础设施条件及可再生能源接入情况，通过构建精细化仿真模型，分析电动汽车不同发展阶段下电网的负荷波动特性与调节需求，为电力系统规划与智能调度提供决策支持。

（三）开展电网负荷影响评估及策略应用

1、智能充电调度与V2G技术应用。电动汽车既是负荷又是可控资源。通过智能充电和V2G技术，可优化充电时空分布并提供电网服务，化解规模化接入挑战，实现用户与电网双赢。

2、电网基础设施升级与规划策略。为适应电动汽车规模化发展，电力系统需同步推进运行优化与电网改造，突破物理极限，构建支撑高比例接入的坚强智能电网。

3、政策引导与市场机制设计。构建政策与市场协同的电动汽车充电管理机制，通过实施分时电价、充电补贴等政策措施，科学引导充电行为；同时建立辅助服务市场、需求响应补偿等激励机制。通过政策引导与市场激励的双轮驱动，实现电网安全运行与社会效益的最大化平衡。

构建电动汽车发展对电网负荷影响推演模型

为准确评估电动汽车规模化发展对电网带来的影响，需精准辨识关键影响因素，并基于此构建量化分析模型，开展电网负荷推演计算，评估其对当前电力需求格局的综合影响，为充电桩业务的未来发展策略与政策制定提供决策支撑。

影响评估三步法：

（一）关键影响指标提炼

为量化电动汽车充电负荷对电网的冲击，体现需求侧社会充电行为与供给侧资源供给能力在时空维度的动态交互，需要计算在特定时间段内，地区电网因电动汽车充电所承载的峰值电力负荷。因此选定“充电最大负荷”作为关键推演指标，该指标的核心影响因素可解构为社会充电需求、充电桩供给能力、时空集中度三点。

充电桩供给能力主要反映区域可提供的最大瞬时充电功率。需综合考虑社会充电桩总量、充电桩类型（快/慢充占比）、单桩额定功率、充电损耗率等因素。

由于基本不可能所有充电桩同时使用，因此在社会需求总量与充电桩供给能力之外，还需考虑时空集中度。这是一个高度动态的影响因素，受到用户行为、政策与技术、电网改造等诸多方面的约束，提出这个影响因素是为了定义峰值时刻实际发生的需求功率与理论最大可供给功率的比率。

基于上述分析，可以建立三大推演关键指标：

1、电动汽车充电需求量

计算公式=地区内电动汽车保有量×平均每日充电次数×每次充电所需电量，反映地区内电动汽车的总充电需求；

2、充电桩供给能力

社会充电需求受电动汽车保有量以及用户行为模式影响，电动汽车保有量是负荷总量的绝对基石，其增长趋势是预测的起点；用户行为模式中主要影响因素是用户的充电频次及单次的平均充电量。

计算方法=社会充电桩总量×平均每个充电桩的功率×充电效率（考虑充电过程中的损耗），反映地区内充电桩的供给能力；

3、充电同时率

从时空集中度演变而来，是同时充电的电动车辆的最大充电功率与充电桩的理论总负载的比率，用以描述在实际操作中同时充电的充电桩的数量的比例，是连接电动汽车需求总量、充电桩供给能力与充电最大负荷的核心纽带。

（二）负荷影响推演模型构建

为深入掌握电动汽车充电负荷的内在规律、精准预测其发展趋势并支撑科学决策，需构建基于核心影响因素的量化分析模型，以数据驱动替代主观判断，减少不确定性。

该模型基于电动汽车保有量、充电桩总量及功率等关键数据，构建充电最大负荷与三大指标的多元线性回归关系：充电需求总量（需求基数）、充电桩有效供给能力（供给上限）和充电同时率（时空集中度）。

充电最大负荷=β0+β1×社会充电需求总量+β2×社会充电桩供给能力+β3×充电同时率+ε。

其中：β0是常数项，β1、β2、β3是回归系数，表示各自变量对充电最大负荷的影响程度；ε是误差项，表示模型未能解释的部分。

模型的核心价值在于精确量化各因素对最大负荷的贡献度与影响方向，并经过基本假设校验、多重共线性校验、异方差性校验等方法检验确保其可靠性与预测能力。基于此模型，输入特定时刻（T）的核心推演指标预测值，即可直接输出该时刻的预测充电最大负荷。该模型将复杂的“车-桩-网-人”互动转化为可量化、可预测的关系，其核心价值在于提供客观的负荷预测、揭示关键驱动因素，从而显著提升决策的科学性与前瞻性。

开展电动汽车发展对电网负荷影响推演

基于负荷影响分析模型灵活可配的设计理念构建“电动汽车业务影响电网负荷”的计算推演产品。在推演方案制定时，用户可以像“拼乐高”一样灵活组合关键变量：无论是样本用户，还是电动汽车保有量、充电桩功率、用户充电频率、充电损耗等影响因素，均可一键配置。

配置完成后可以一键启动计算推演，系统会自动完成数据预处理、模型计算和结果输出；同时提供校核比对分析功能，支持用户对推演结果进行验证和修正，确保结果的准确性。这种所见即所得的交互方式，大幅降低了负荷影响分析的专业门槛，为充电桩布局优化、电网扩容决策、需求响应政策设计等提供精准的数据支撑。

最后，针对计算推演的结果，系统将依托丰富的可视化工具，并应用大语言模型的学习能力，在智能化输出相应的策略建议的同时，一体化完成推演结论报告，帮助用户更直观地理解推演结果。通过上述方案的实施，为用户提供从推演方案制定、样本用户圈定、推演参数调整、完成计算推演到推演报告生成的沙盘功能，提高推演过程的效率和准确性，为用户提供更加便捷、高效的推演体验。

图1  负荷影响计算推演过程

开展电网负荷影响评估及策略应用

通过负荷计算推演，可以模拟不同规模的电动汽车接入电网后的负荷变化情况，帮助电网企业预判电动汽车普及带来的负荷增长趋势。基于这一推演结果，电网可以从运营优化角度制定相应管理措施，在确保电网稳定运行的同时，实现资源的高效配置和系统运行效率提升。

（一）优化负荷资源配置

在节假日或者出行高峰，可以通过负荷计算推演提前评估不同区域电动汽车充电设施的需求和容量，采取相应的调控措施，如调整充电功率、优化充电时间等，以实现负荷资源的优化配置或者通过增加充电设施备用容量的建设，来缓解大量电动汽车同时充电所带来负荷压力。

（二）增强有序充电调控

借助负荷推演模型，可精准评估各地区充电负荷的高峰与低谷时段，为价格机制的使用提供科学依据。通过这类价格机制引导用户合理用电——激励用户在高峰时段减少用电、在低谷时段增加用电，从而实现电网负荷平衡。

例如，某示范区应用该负荷推演模型后，依托模型输出制定的智能充电策略成效显著：峰值负荷降低10%-15%，晚高峰充电负荷降低23%，配电设备利用率则提高18%。

（三）辅助配网规划改造

通过计算推演预测未来的充电需求及对负荷的影响，结合各地区充电设施上报计划及当前容量可用年限，评估配网规划改造中需要预留的容量空间，辅助新建住宅区和商业区等的配电网设计，以适应电动汽车业务发展，提高电网的接纳能力和稳定性。某省级电网公司通过负荷推演分析，优化了2025年前充电网络投资计划，预计节省配网改造成本约3亿元。

除此之外，计算推演引擎作为一种先进的工具，在模拟、预测和分析各类政策及措施建议的影响方面发挥着重要作用。它能够量化分析峰谷电价调整、充电基础设施布局优化、V2G车网互动技术推广等政策和措施对日负荷峰值、谷值、波动率的实时影响，并通过机器学习持续校准预测模型。政府决策者能直观比对不同策略组合的电网承载力提升效果，为制定有序充电管理条例、分布式储能配置方案、电力市场激励机制等提供数据支撑，助力构建适应电动汽车规模化发展的新型电力系统。

图2  管理措施建议

未来展望

开展电动汽车相关业务用电负荷的推演分析，是当前支撑电力系统与电动汽车产业协同发展的核心手段：一方面可以服务电网企业规划配电网升级改造方案，推进充电桩有序充电，确保供电安全、稳定、可靠；另一方面能为政府统筹产业规划提供决策依据，制定更加科学合理的电动汽车产业发展规划，同时提高全社会能源利用效率，推动我国能源结构转型升级。而随着电动汽车加速普及，其对电网负荷的影响将呈现规模性、复杂性和动态性特征，未来此类推演研究也将向多维度纵深发展。

技术层面，依托“5G+AI+数字孪生”技术融合，构建分钟级动态负荷预测系统，实现超快充、V2G等新型负荷的精准画像；

调控层面，将形成“云-边-端”协同的柔性负荷管理体系，通过多时间尺度优化算法实现“车-桩-网-储”资源的最优匹配；

电网韧性方面，将建立基于深度学习的自适应防御系统，提升电网应对规模化电动汽车接入的抗冲击能力；

决策支持方面，政策模拟实验室将实现多场景、多维度的量化推演，为制定差异化充电电价、优化基础设施布局等提供科学依据。

预计未来10年，随着车网互动技术的成熟和电力市场机制的完善，电动汽车将从“电网负荷”转变为“柔性资源”，推动电力系统向“源-网-荷-储”协同的生态演进，最终推动构建具有高度弹性、智能化和清洁化的新型电力系统。