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English 近日，南方科技大学环境科学与工程学院叶斌课题组在可再生能源领域国际期刊 Renewable Energy 发表题为“Bidirectional V2G enhances wind and solar integration in China’s 2030 sector coupled energy system”的研究论文。该研究构建了覆盖电力、供热与交通多部门耦合的能源系统模拟框架（图1），系统评估了三种电动汽车充电模式——无序充电、智能充电（V1G）和双向V2G——对中国2030年高比例风光电力系统可再生能源消纳能力、二氧化碳排放及一次能源消耗的影响。研究表明，双向V2G技术可通过“午间充电消纳光伏盈余、晚间放电缓解供电压力”的双向调节机制，显著提升电力系统对波动性可再生能源的消纳上限，为中国电力系统低碳转型提供了新的灵活性解决方案。
图1 电-热-交通多部门耦合能源系统建模框架示意图
2030年是中国落实“双碳”目标的关键时间节点。研究以2030年中国电力系统为目标情景，设定风电和光伏装机容量分别为800 GW和1025 GW。然而，风电和光伏出力的波动性给电力系统运行带来了巨大挑战：光伏出力高度集中于午间时段，易产生大量难以消纳的盈余电力；风电出力则呈现夜间偏高的逆峰特征。两者虽然具有天然的日内互补性，但夏季午间光伏超发与冬季早晚净负荷陡升等仍持续考验系统的灵活调节能力。与此同时，北方地区热电联产机组在供暖季的“以热定电”运行模式进一步限制了系统的向下调节空间，使得可再生能源弃电问题更加突出。图2展示了2030年基准情景下中国电力系统逐时的发电结构，可见火电仍是主要的平衡资源，而光伏与风电的时序特征存在显著差异。
图2 2030年中国电力系统逐时发电结构
针对上述问题，研究团队基于EnergyPLAN能源系统分析工具，建立了小时级电-热-交通多部门耦合的全国单节点能源系统模型。研究以2030年为目标年份，设置了无序充电、智能充电（V1G）和双向V2G三种电动汽车充电场景，并在广域风光装机组合下系统评估了不同充电模式对关键电力系统运行指标的影响。与传统将电动汽车视为刚性负荷的研究不同，该研究充分考虑了车辆出行约束与电网接入条件，通过设置20%的行驶比例和70%的并网比例，模拟了V2G在真实交通场景下的可用调节能力。
研究发现，中国2030年电力系统对风电和光伏的消纳能力存在结构性不对称：风电更易被系统吸纳，而光伏由于午间出力高度集中，在渗透率超过约20%后弃电率迅速攀升。在风光合计渗透率较高的场景下，尤其是50%风电—50%光伏组合中，基准情景年弃电量接近3.4 PWh。三种充电模式的效果差异显著：无序充电带来的系统收益有限，且由于充电负荷集中于晚间，可能强化晚间爬坡压力；智能充电可使弃电量降低约30%–45%；双向V2G在高渗透率场景下可进一步减少约55%–65%的弃电量。图3综合展示了不同风光组合与充电策略下的弃电量、二氧化碳排放及一次能源消耗变化。
图3 不同风光组合与充电策略下的弃电量、碳排放及一次能源消耗
进一步分析表明，V2G的系统价值根植于其对两类关键应力时段的精准响应：一是午间光伏超发导致的盈余时段，V2G通过充电吸收剩余电力；二是晚间净负荷陡升的爬坡时段，V2G通过放电替代边际煤电机组出力。在供暖季，热电联产机组的“以热定电”约束进一步限制了煤电的向下调节能力，使得V2G的储放灵活性价值更加凸显。图4展示了春、夏、秋、冬四个季节下V2G充放电的典型日变化曲线，可见夏季午间充电峰值最高（约1.2–1.5 TWh），晚间放电量也最为显著（约600 GWh），充分体现了V2G在季节性应力时段的调节潜力。
图4 双向V2G充放电的季节性日变化曲线
敏感性分析同时显示，随着电动汽车保有量从10%提升至90%，弃电量从256 TWh降至27 TWh，但边际效益呈现递减趋势——弃电削减的边际收益在低保有量阶段最为显著。这意味着，在电动汽车渗透率较低时优先部署V2G灵活调控，可获得更大的系统收益。
该研究不仅从系统层面揭示了双向V2G技术对提升风光消纳的关键作用，也从运行机制上阐明了V2G价值与电力系统“应力时段”的内在关联，为理解电动汽车如何成为高比例可再生能源电力系统灵活性资源提供了新的定量证据。未来政策设计可进一步探索分时电价、需求响应和聚合商机制，引导电动汽车充放电行为与系统应力时段相匹配。
该论文第一作者为南方科技大学环境科学与工程学院博士生梁旭阳，通讯作者为叶斌副教授。南方科技大学为唯一通讯单位。研究得到了国家自然科学基金（编号72573075、72173058、72394391）以及高水平大学专项基金（编号G030290001）的资助。
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https://doi.org/10.1016/j.renene.2026.125944