近日，麥肯錫咨詢公司撰文探討電動汽車對全球能源系統(tǒng)的潛在影響。文章稱，電動汽車不太可能造成電力需求危機(jī)，但會重塑負(fù)荷曲線。能源公司們該如何有效利用負(fù)荷曲線的變化呢？

以下是文章主要內(nèi)容：

電動汽車會很快面臨另類的交通堵塞嗎？隨著汽車加快電動化進(jìn)程，能源生產(chǎn)商和分銷商需要了解電動汽車對電力需求的潛在影響。好消息是：麥肯錫的研究分析顯示，電動汽車的預(yù)期增長將不會在中短期大幅增加總電網(wǎng)電力需求，因此限制了創(chuàng)造新的發(fā)電容量的需要。

以來自德國的信息為例，到2030年電動汽車增長不太可能會導(dǎo)致電力需求大幅增長；相反，它可能會使得總電力需求增加大約1%，需要增加大約5千兆瓦的發(fā)電能力。到2050年，這一數(shù)字可能會增長到4%左右，需要增加約20千兆瓦的發(fā)電容量。幾乎所有的這些新增發(fā)電容量都可能會涉及到可再生能源，包括風(fēng)能、太陽能以及天然氣發(fā)電。

重塑電力負(fù)荷曲線

雖然電動汽車銷量的增長不大可能導(dǎo)致總電力需求大幅增長，但它可能會重塑電力負(fù)荷曲線。最明顯的影響將會是夜間高峰負(fù)荷的增加，當(dāng)人們下班回家或完成一天的差事后，他們會讓他們的電動汽車插上電源充電。但是，在系統(tǒng)級層面，這種影響相對較小。同樣，以德國為例，我們預(yù)計到2030年峰值負(fù)荷將增加大約1%，到2050年將增加大約5%——電力系統(tǒng)大概率能夠承受的增幅。

然而，負(fù)荷曲線的變化將在地方層面上帶來挑戰(zhàn)，因?yàn)殡妱悠嚨膮^(qū)域性分布很可能會因地而異——有些地方可能有很大的差異。麥肯錫對各地電動汽車普及率的地理空間分析預(yù)測顯示，郊區(qū)很可能會成為電動汽車早期普及的熱點(diǎn)地區(qū)。因此，即便從全國范圍來看電動汽車普及率仍然偏低，還是可能會出現(xiàn)擁有大量電動汽車的地區(qū)。

熱門住宅區(qū)和電動汽車充電的其他集中地點(diǎn)，比如公共電動汽車快速充電站和商用車庫，將顯著增加當(dāng)?shù)氐母叻遑?fù)荷。為了預(yù)測住宅區(qū)負(fù)荷曲線的變化，麥肯錫對其進(jìn)行了蒙特卡洛研究分析。分析顯示，就一個常見的150戶住宅的住宅區(qū)饋電線路而言，按當(dāng)?shù)氐碾妱悠嚌B透率達(dá)到25%來算，當(dāng)?shù)胤逯地?fù)荷將增加大約30%。

雖然該數(shù)字并不低，但住宅地區(qū)的峰值負(fù)荷增長并不像一些人想象的那樣急劇。這是因?yàn)?，盡管一輛電動汽車可以很輕易地讓單戶家庭的峰值用電翻一番，但許多家庭（包括有電動汽車的家庭和沒有電動汽車的家庭）的集聚，會減少變電站峰值負(fù)荷的相對增幅，即使是在峰值負(fù)荷異常的時候。

除了高峰負(fù)荷的增加，公共快速充電站的高波動性負(fù)荷分布也需要額外的系統(tǒng)來進(jìn)行平衡。我們對一個快速充電站的負(fù)荷曲線進(jìn)行了模擬，以便更詳細(xì)地研究這種情況。在這里，單個快速充電站能夠很快超過典型饋電線路變壓器的峰值負(fù)荷能力。

由電動汽車充電需求引起的變電站峰值負(fù)荷的增加，如果不加以管理的話，最終將使得當(dāng)?shù)氐淖儔浩鞒銎淙萘?，需要進(jìn)行升級。結(jié)合麥肯錫地理空間分析得出的各地區(qū)電動汽車滲透率分布數(shù)據(jù)和目前在使用的變壓器數(shù)據(jù)來看，可以發(fā)現(xiàn)，與國家范圍的電動汽車滲透率相對應(yīng)的資本支出需求呈現(xiàn)S曲線形狀。換句話說，雖然在電動汽車滲透率低的時候，與設(shè)施升級相關(guān)的投資需求很少，但隨著電動汽車數(shù)量的增加，這種需求會迅速增加，最終在電動汽車達(dá)到高滲透率水平時再次趨于平穩(wěn)。我們估計，如果不采取糾正措施，累積的電網(wǎng)投資需求可能會每輛電動汽車多出幾百歐元。

探索潛在的解決方案

能源企業(yè)有幾種途徑來解決這種情況。它們可以對充電行為實(shí)施影響：例如，電力的分時定價能夠激勵電動汽車車主在午夜后充電，而不是在傍晚的時候。分析表明，這可能會使得峰值負(fù)荷的增長減半。分時定價制易于實(shí)施，且經(jīng)過驗(yàn)證。它也需要進(jìn)行監(jiān)督，因?yàn)樗蓪?dǎo)致“計時器峰值”，即許多人無意中給他們的充電器設(shè)置了同一個開始充電的時間。

另外，能源公司可以部署更多的本地解決方案，比如將一個儲能單元與在用電需求低峰時段給該單元充電的變壓器放在一起。然后，儲能單元在需求高峰期放電，從而減少峰值負(fù)荷。另一種選擇可以是使用小型熱電廠，如果該工廠產(chǎn)生的熱量在本地能夠派上用場，這可能會是一個很有吸引力的解決方案。

隨著電池成本持續(xù)快速下降，使用儲能技術(shù)來平滑負(fù)荷曲線將變得越來越有吸引力。該技術(shù)其他的應(yīng)用包括公共快速充電站，電動巴士和卡車的停車場充電樁，以及部署于住宅，即更多的電動汽車車主結(jié)合使用屋頂太陽能電池板和家庭儲能設(shè)備。幾個因素可以驅(qū)動安裝能源存儲的業(yè)務(wù)案例。這包括削減高峰負(fù)荷以減少需求費(fèi)用（基于高峰負(fù)荷的額外費(fèi)用），避免電網(wǎng)升級，以及在特定時段利用較低的電價（在能源價格較低時給電池充電）。能源用戶也可能因?yàn)樘峁╈`活的服務(wù)而尋求補(bǔ)償。

在電網(wǎng)升級或替代解決方案方面的一些投資將不可避免，不過企業(yè)可以通過解決根本性的問題來大大減少這種投資。一個例子是，通過轉(zhuǎn)移電動汽車充電負(fù)荷來避免峰值負(fù)荷的增加。對電動汽車車主的充電行為、駕駛和停車模式的早期觀察顯示，在電動汽車與電網(wǎng)連接的大部分時間里，它們并沒有主動充電。在基于住宅的私人充電中，這一比例超過80%，在公共充電站中則只有25%左右。這種情況產(chǎn)生了轉(zhuǎn)移充電負(fù)荷的潛力，通過從系統(tǒng)層面來優(yōu)化充電時間和速度，可使得充電過程智能化。

通過智能引導(dǎo)充電行為來創(chuàng)造價值

集中協(xié)調(diào)和智能引導(dǎo)人們的電動汽車充電行為，可以在多個層面創(chuàng)造價值。首先，它可以使得峰值負(fù)荷調(diào)節(jié)變得更加有效，從而大大減少上述的電網(wǎng)投資。其次，它可以重新改變峰值負(fù)荷調(diào)節(jié)以外的負(fù)荷曲線，從而優(yōu)化發(fā)電成本（將需求從峰值發(fā)電轉(zhuǎn)到基本負(fù)荷發(fā)電）。此外，在太陽能和風(fēng)能發(fā)電過剩時加快充電，或在可再生能源發(fā)電量較低時降低充電速度，都會有助于整合出更高比例的可再生能源發(fā)電。最后，通過提供響應(yīng)需求的服務(wù)，智能充電可以提供有價值的系統(tǒng)平衡（頻率響應(yīng)）服務(wù)。

這種方法的下一步改進(jìn)涉及到車輛到電網(wǎng)（V2G）的計劃，這不僅會改變電動汽車的電力需求，還會讓電動汽車在特定條件下向電網(wǎng)輸送能量成為可能。試點(diǎn)研究表明，電動汽車車主非常愿意參與協(xié)調(diào)智能充電計劃。該計劃可創(chuàng)造的總價值可高達(dá)每年每輛電動汽車數(shù)百歐元，具體視乎各地的情況而定。

為了實(shí)現(xiàn)這些效益，能源公司必須要對智能充電基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行一些預(yù)先投資，并努力與其他的利益相關(guān)者共同實(shí)現(xiàn)有效的合作。但這些目標(biāo)一旦確立，電動汽車將不會再在能源系統(tǒng)方面引起人們的擔(dān)憂。相反，它們將使得能源系統(tǒng)變得更具有成本效益，更有彈性，更加環(huán)保，造就各種效益。

路上的電動汽車預(yù)計會增加，這會給電力公司帶來挑戰(zhàn)。雖然電動汽車到2030年不會導(dǎo)致電力需求大幅增加，但它們將重塑負(fù)荷曲線，從而給電網(wǎng)帶來新的壓力。此文提供的建議可以幫助能源公司克服這一挑戰(zhàn)，有效地整合路上越來越多的電動汽車，進(jìn)而為能源系統(tǒng)創(chuàng)造巨大的效益。