电动汽车与电网互动：综述与展望

黄学良，刘永东，沈 斐，高 山，顾雅茹，杨泽鑫，文 欣

（1.东南大学电气工程学院，江苏省 南京市 210096；2.中国电力企业联合会标准化中心，北京市 100761；3.上海蔚来汽车有限公司，上海市 102600）

0 引言

由于化石能源紧张和环境危机，新能源发电、电动汽车（electric vehicle，EV）得到了快速发展。以EV 为例，截至2023 年6 月底，中国各类充电桩保有量已经超过660 万台，EV 保有量达1 259.4 万辆。预计至2030 年，中国EV 保有量将达到8 300 万辆［1-3］，等效储能容量将达5 TW·h，EV 充电需求将占全社会用电量的6%～7%，最大充电负荷将占电网负荷的11%～12%［4］。在上述发展趋势下，大规模新能源发电的接入使得电网的调节能力持续下降，所面临的新能源消纳压力也日益增加；EV 的快速发展导致现有的配电网基础设施不能很好地满足用户急剧增加的充电需求，配电网逐渐暴露了其在结构与运行等方面的薄弱问题［5］。

EV 在承接传统交通属性的同时，还具备移动储能的属性，规模化发展的EV 是全社会最大的分布式灵活性资源已成为共识。因此，研究如何充分发挥EV 这一灵活性资源作用，无论对于减缓配电网的建设压力、满足用户的充电需求，还是对于电网调节资源的增加、新能源消纳能力的增强都具有重要意义。具备信息双向流动、能量双向/单向流动并存特征的EV 与电网互动（以下简称“车网互动”）技术是发挥上述作用的核心技术。该技术是指EV 及充换电基础设施在与电网进行信息交互的前提下，动力电池与各层级能量管理系统（公网、微电网、楼宇、小区等）进行能量互动，主要包括有序充电和有序充放电2 种模式。

为了更好地促进车网互动技术的发展，有必要从车网互动技术及理论、相关标准和政策制定、EV补能技术及平台系统、车网互动中的信息安全以及车网互动示范应用五大方面推进相关的研究工作。本文通过对比国内外现有研究成果，系统总结了各方面的技术现状，并进一步对未来车网互动领域的研究方向进行了展望。

1 车网互动相关技术研究现状与展望

1.1 EV 资源特性分析

EV 既可作为柔性负荷，又可以作为分布式储能设备，为电网提供调峰、调压、局部阻塞消除等辅助服务。EV 集群作为广义储能设备具有相当可观的调控潜力。为了更好地发挥EV 资源的聚合调控作用，需要对EV 可调潜力特性、出行特性、充电行为特性及充电负荷特性等展开研究。

EV 可调度潜力/能力一般与用户响应度、用户行为特性（出行开始/结束时刻、充电开始/结束时刻、充电电量等）、EV 特性参数（耗电量、电池容量、是否支持功率可调等）、车桩连接率、基础设施（是否支持功率大小、方向可调等）、各层级能量管理平台（是否具备功率调节功能等）、调节目标（满足充电需求、提供辅助服务、新能源消纳等）及激励机制等多方面因素有关。可调度潜力计算侧重于使用概率计算等数学方法量化EV 可响应容量，建立可调度潜力评估模型［6-7］。EV 的出行特性主要取决于用户的出行目的，一般采用起讫点（origin-destination，OD）分析法、马尔可夫链等模拟EV 的出行过程［8-13］。EV 充电行为特性主要反映不同种类用户对充电电量、充电时段、充电方式、充电频率及充电位置等要素选择的差异性。利用数据清洗、挖掘等方法进行EV 充电潜在偏好行为分类与用户行为画像分析［14-17］。EV 充电负荷特性研究需要考虑时间、空间双重维度。EV 充电负荷的时间分布受EV、用户习惯、外部环境与设施等因素的影响［18-19］。通常采用模拟分析与数据驱动2 类方法［20-24］实现车网互动资源预测。其中，模拟分析法通过对EV 的行驶规律、充电规律进行分析，依据分析结果建立数学模型［25-29］。该类分析方法能够充分考虑用户出行特性、响应不确定性等因素，但难以捕捉用户出行过程受交通选择影响的随机性。数据驱动法通过挖掘历史充电行为数据中的隐含规律，建立充电负荷预测模型［30-33］。该类方法所建立的预测架构基于用户真实出行数据，贴近实际充电负荷运行情况，但存在数据处理难度较大、数据资源利用率低等不足。为提高充电负荷的预测精度，交通、道路、地理位置等外部环境所属的空间影响因素也被引入EV 充电负荷的时空分布预测当中［31-33］。EV 在实际出行过程中与电网、路网、充电站等主体的融合对于提高充电负荷预测精度、降低路网拥挤程度等方面都有积极的作用。通常采用模型驱动与数据驱动相结合的预测模型［12，34-35］。EV 充电行为有序调节可以有效缓解交通网车辆拥堵和提升电网运行稳定性，计及车-桩-网协同的（主动）配电网优化运行成为近年来车网互动研究领域的热点［36-37］。目前，为了避免单方面考虑桩网-电网双网协同下电网调度优化问题造成路网运行困难的问题［38-39］，基于路网-桩网-电网多网协同的EV 出行及充电行为优化方法被广泛研究［40］。EV 出行行为的不确定性和（主动）配电网接入的可再生能源出力的波动性使得上述问题成为考虑不确定性的优化问题。目前，解决这类不确定性优化问题的主流方法包括鲁棒优化方法［41］、分布式鲁棒优化方法［36，42］等。

各种EV 资源特性并非是独立的，不能片面地进行研究和分析。当前研究EV 群体资源特性的空间尺度要么偏宏观，要么偏微观。较为宏观的研究一般以城市级EV 为研究对象，优化模型较为简单，计算负担小，但最优方案未考虑不同个体的差异性；较为微观的研究一般以单辆EV 为研究对象，能更准确地把握用户特性，但较难达到全局最优。偏宏观或偏微观均不利于最大化利用EV 的可调度资源。在网格化的趋势下，以网格（例如，地理网格、配电网网格等）为研究对象对EV 群体资源特性进行聚合，是提升EV 资源利用效率的重要思路。

1.2 车网互动框架与控制流程

随着EV 保有量的不断提升，日益增长的EV 充电需求使得分散式充电桩及充电站的数量不断增加。大规模EV 的无序充电负荷给配电网运行带来了显著的负面影响，故需要对EV 的充放电行为进行有序管理，发挥EV 的灵活可调资源特性，实现车网高效互动。

充电站作为天然的聚合商，通过管理站内EV的充放电行为，使EV 作为柔性负荷可直接参与电网调控；一定数量的分散式充电桩可由聚合商统一管理，参与电网聚合调控［43］。为达成某种调控目标（满足充电需求、提供辅助服务、新能源消纳等），电网和聚合商一般基于能量管理策略对EV 的充放电行为进行协同有序管理，现有的能量管理方法主要分为3 类:第1 类是从用户侧角度进行引导充电［44］，第2 类是从电网侧或充电站运营商角度进行规划充电［45-47］，第3 类是同时兼顾用户侧与电网侧/充电站运营商侧的充电及调控需求［48-49］。用户侧的目标包括经济性最优、排队时长最短及充电需求满足率最大等，聚合商的目标一般为日运营成本最小、设备的时间或功率利用率最大等，电网的目标为经济性最优、负荷波动最小、供电质量好、新能源消纳最大等。

常用的EV 调控方式包括分散式控制、集中式控制和分层式控制，如图1 所示。

图1 现有不同类型的EV 控制框架Fig.1 Existing various control frameworks for EVs

分散式控制模式无须统一调度和预测EV 可调度容量，决策过程在本地进行，建设成本低，多适用于无法集中管理、需要EV 即插即用的应用场景［50-53］，但分散式控制的效果受用户行为和设备状态的影响较大，控制的可靠性和精度较低，难以保证整体最优。集中式控制模式将区域内的EV 通过一定形式聚集，由调度中心统一管理，控制精度高，可以实现全局最优。但难点是对系统的双向通信能力和信息存储能力要求较高，当应用于大规模EV 时，需要建设大量的通信通道并且调度中心的计算压力较大［54-55］。分层式控制模式综合了集中式控制和分散式控制的特征，在调度层和本地层之间增加了聚合层，聚合层由聚合商组成，分担了区域的EV 数据统计、可调度容量评估以及EV 功率就地分配等任务［56-58］，能够降低计算压力，并对分散的EV 进行统一且灵活的管理调度，因而相对于集中式控制对通信能力和优化计算能力的要求可大大降低。

现有的车网互动技术研究大多在分层式控制框架的基础上，采用需求响应的互动手段实现，对主动调控的研究和应用较少。基于需求响应的互动框架较难实现车网互动的全部功能，只能满足电网的削峰填谷等需求，难以响应电网如调压、阻塞消除等区域级或节点级调控需求，使用场景受限。

文献［59］提出了一种兼容需求响应和主动调控的车网互动框架和策略，具体的调控框架如图2 所示。该框架将车网互动进行了完整梳理，能够满足4 种车网互动模式需求。第1 种为充（换）电设备层与EV 单向电能输送的无序充（换）电模式；第2 种为充（换）电服务网络运行监控层通过与充（换）电设备层、EV 用户的信息交互实现的区域自治式被动有序充（换）电模式；第3 种为电网层、充（换）电服务网络层、用户等各方共同参与，基于需求响应或主动调控的主动有序充（换）电模式；第4 种为多网融合背景下信息双向交互、能量单/双向流动并存的双向电能互动模式。该互动框架可以使EV 这一海量分布式储能资源发挥更大的响应潜力，获得更好的响应速度和响应精度，促进EV 更好地发挥其灵活性调节资源作用，参与电网调峰、调频、阻塞消除等多类型辅助服务，多层级促进新能源消纳，可降低电网、运营商、用户成本。

图2 兼容需求响应和主动调控的车网互动整体框架Fig.2 Integrated framework for vehicle to grid considering demand response and active regulation

基于图2 中描述的互动框架，车网互动在实现过程中还应遵循相应的控制流程。现有研究提出的车网互动总体控制流程一般未能充分涵盖参与车网互动过程的多主体及主体间的交互关系，过程步骤较为粗略。因此，针对这一不足，本文在现有研究的基础上提出了车网互动的控制流程，如图3 所示。该控制流程图涉及EV 用户层、充（换）电设备层、充（换）电服务网络运行监控层和智能电网层4 个层级。首先，EV 用户反馈各用户参与充放电调度意愿、预计离开时间以及允许充电设备读取并上传其EV 的车辆及电池等信息。充（换）电设备层将所接收到的EV 用户层信息与自身充（换）电设备状态信息结合，上传至充（换）电服务网络运行监控层。接着，充（换）电服务网络运行监控层统计、分析辖区内所有用户及设备相关信息，一般包括各时段愿意参与充放电的用户总数及充（换）电设备可用数量等，进一步生成充放电负荷曲线或互动能力区间，并上传至智能电网层。主动调控模式下智能电网层根据电网运行状况和调控需求，以及接收到的充放电负荷曲线或互动能力区间制定各充放电运营商的充（换）电策略，将其下发至充（换）电服务网络运行监控层，并进行状态监控及分析，以便于后续充换电计划曲线的调整。充（换）电服务网络运行监控层根据智能电网层下发的计划，制定各充电设备的充放电策略并根据充（换）电设备层上传的量测状态信息进行后续充放电策略修正；需求响应模式下，智能电网层依据电网运行状况及需求响应要求，并通过需求响应平台下发需求响应需求和响应电价至充（换）电服务网络运行监控层，由各充放电运营商基于上报的响应计划制定各自的充（换）电设备的充放电策略。充（换）电设备层中各充电设备根据接收到的策略进行充放电设置并开始充放电。当收到主动中断信号或策略完成信号后结束充放电，将停止充放电的详细信息上传至充（换）电服务网络运行监控层。EV 用户将同步接收到充放电结束提醒等消息。

图3 兼容需求响应和主动调控的车网互动整体控制流程Fig.3 Integrated control flow for vehicle to grid considering demand response and active regulation

根据不同的车网互动模式，比如车-桩-运营商交互模式、车-桩-运营商-电网交互模式等，上述控制流程可相应做适当调整。结合图2 所示的互动框架和图3 所示的控制流程，可以帮助电网与运营商充分利用大规模EV 的互动能力，有利于在满足EV 用户充电需求的同时，为电网提供多类型辅助服务，在提高响应精度和调控效果的同时，可以降低电网、运营商、用户的成本。

1.3 EV 有序充放电激励机制及市场模式

不同于一般电力负荷，EV 的时空特性与用户主观充电选择具有较强关联性，随机性与不确定性特点突出［60］。如需对EV 充电负荷进行调度与控制，则需借助相应的充放电激励机制与市场模式，使参与互动的各个主体在过程中获得收益，才能显著提升车网互动的整体效益以及车主等多主体的参与响应度［61-62］。

目前，大多采用以需求响应分时电价或签约方式为主的激励机制［63-64］，用户可以通过响应分时电价参与电网互动［65］，并在一定程度上促进新能源消纳。此方式虽易于操作且应用广泛，但在实施过程中较难实现车网互动的全部功能，不能很好地结合电网在调压、阻塞消除等方面的调控需求，无法使EV 资源发挥更大的响应潜力，从而无法获得更好的响应速度和精度，以及多层级促进新能源消纳。

车网互动是一个多层级的互动体系，涉及区域电网运营商、负荷聚合商、EV 用户等多个利益主体。部分学者在此方面展开了研究，以博弈论等方法，基于分层、分时、分区的互动模式［66-73］，设计了涵盖多主体的EV 有序充放电激励机制［74-77］，从而均衡各主体的利益。其中，电网往往被当作博弈的领导者制定电价信息，EV 及聚合商则作为追随者对价格与调度计划做出响应［78-80］。此外，还有研究提出分阶段的优化调度方法，第1 阶段以电网调控需求为目标制定定价策略，第2 阶段则基于第1 阶段指定的定价曲线以EV 充电费用最小为目标安排EV负荷［81］。

目前，在EV 用户对于激励机制的响应度方面研究较少，一般是将响应情况通过消费心理学模型等与电价进行挂钩［82-83］，但没有充分考虑用户的主观影响因素及电池寿命的损耗［84-85］，如用户对于电价的敏感程度［86-87］、电量的焦虑程度［88］以及用户充电习惯［89］等。因此，需要开展大量且广泛的实际调研和理论研究，对EV 用户行为进行精细化刻画，构建差异化价格体系，从而准确评估EV 群体在不同激励下的实际可调度能力。

1.4 车网互动技术研究展望

通过充分利用EV 这一海量分布式储能资源，车网互动技术能够有效地解决大规模EV 接入导致的电网安全和经济性问题。EV 充放电负荷的时空预测是车网互动的研究基础，今后需要进一步围绕如何在充电行为中获得更为准确的EV 用户行为画像、如何在负荷预测模型中实现车-桩-路-网及其他影响因素融合的同时，降低计算维数等问题做进一步研究。另外，还需要围绕高渗透率EV 接入电网的影响、EV 有序充电技术、大规模EV 参与电力市场及主动调控的相关理论方法和关键技术等方面展开研究，包括大规模EV 充放电需求及行为的精准建模与预测技术、大规模EV 充放电响应调控能力评估与预测技术、基于不同调控目标的多层级控制策略生成及分解、车网互动中针对大规模EV 及充放电运营服务商的市场激励机制和辅助服务市场的优化决策方式、充（换）电设备层的实时快速精准控制技术以及充放电多阶段多主体间网络信息安全保护技术等。

2 车网互动政策与标准现状及相关标准化工作展望

2.1 车网互动配套政策进展

近年来，世界各国对车网互动领域的关注日益增加。以美国加州为例，其政府机构自2019 年以来颁布了一系列车网互动的强制性政策法规（《电力监管法典》（SB-676 法案）［90］和《加州健康和安全法典》（SB-233 法案）［91］），推动了车网互动在当地的快速发展。SB-233 法案强制要求，到2030 年所有销售的新EV 都必须具备双向充放电功能。法案分别授权加州公共事业监管机构（California Public Utilities Commission，CPUC）和加州能源委员会（California Energy Commission，CEC）进行车网互动市场监管及计量指标体系的相关标准制定。自2020 年开始，CPUC 相继颁布了推动车网互动的行政决定及多项配套配电网监管政策，帮助配电网适应以光伏、储能和EV 为代表的高比例分布式能源的接入。

中国近年来对车网互动技术发展、相关装备系统发展、相关设施建设以及信息安全维护4 个方向发布了一系列政策，其中，涉及战略规划、财政补贴、税收减免、产业支持等多个维度，大力支持和鼓励了车网互动发展。并且在上海、深圳、江苏等为代表的国内EV 发展较快地区，车网互动相关地方政策方面也取得了一定的突破。

2020 年11 月，国务院办公厅发布《新能源汽车产业发展规划（2021—2035 年）》，在国家层面提出推动新能源汽车与能源融合发展，加强新能源汽车与电网能量互动，促进新能源汽车与可再生能源高效协同［92］。2022 年1 月，国家发改委、国家能源局等部门联合发布了《关于进一步提升电动汽车充电基础设施服务保障能力的实施意见》，提出推动车网互动协同创新与试点示范，鼓励推广智能有序充电［93］。2023 年6 月国务院办公厅印发了《关于进一步构建高质量充电基础设施体系的指导意见》，提出了落实峰谷分时电价政策，引导用户广泛参与智能有序充电和车网互动［94］。2023 年12 月国家发展改革委、能源局等部门印发了《关于加强新能源汽车与电网融合互动的实施意见》，要求构建新能源汽车与供电网络的信息流、能量流双向互动体系，有效发挥动力电池作为可控负荷或移动储能的灵活性调节能力，为新型电力系统高效经济运行提供重要支撑［95］。

2020 年3 月，上海市发展和改革委员会出台《上海市促进电动汽车充（换）电设施互联互通有序发展暂行办法》，要求建立以充电运营平台企业、电网企业为主体的居民区两级智能有序充电管理体系，新增自用充电设施应具备智能充电功能，在全国率先出台了居民区智能有序充电政策［96］。

2.2 车网互动标准体系推进

国际电工委员会（International Electrical Committee，IEC）、国际标准化组织（International Standard Organization，ISO）与电气与电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）等机构针对车网互动过程中的有序充换电、充放电及信息交互等过程，颁布了一系列相关标准。IEC 制定了国际上最早的EV 充电系统标准（IEC 61851 系列标准），规定了EV 充电设备和充电接口的技术要求与测试方法，对世界各国的充电系统标准制定具有重要的参考意义［97］。IEC 62196 系列标准规定了充电系统连接装置的要求，包括插头、插座、车辆耦合器和车辆插孔的一般要求、尺寸兼容性与互换性要求［98］，保障了EV 有序充换电的安全运行。ISO 提出的ISO 15118-20 标准包含了充放电一体的充放电标准体系架构［99］。ISO 和IEC 促成了汽车行业和公用事业行业的专家合作，完成了EV充电国际通信标准制定［100］。IEEE 制定的IEEE 1547《分布式资源与电力系统的互联标准》［101］提出了公共耦合点总功率达10 MV·A 及以下的分布式能源的性能、操作、测试、安全和维护的标准及要求。该标准对国家立法、规则制定以及监管审议，乃至全球市场内电力公司的重要工程和商业操作均产生了不同程度的影响。

除此之外，其他国际组织与国家也发布了车网互动相关标准。日本提出的CHAdeMO 包括了双向充放电标准［102］；英国能源网络协会针对EV 制定了并网流程和并网管理要求［103］；欧洲开放充放电协议（Open Charge Point Protocol，OCPP）规定了充电桩与充电服务平台间的统一标准等［104］。

自2017 年开始，中国EV 充电设施标准化技术委员会启动了车网互动相关标准体系研究［105-110］。结合已有的以充电为主的标准体系，委员会拓展了EV 放电功能，建立了较为完善的充放电标准体系；并根据中国EV 车网互动的发展现状和应用前景，确定了以居民区、停车场等慢充为主的充放电应用场景，形成了加强小功率直流、有序充电、微电网充放电的重点标准建设的共识，提出了车网互动标准建设的路线图；推动了充电设施及其系统的建设、设计、运营管理、测试、安全等领域一系列国家标准、行业标准、地方标准的制定与发布。

2.3 车网互动标准化工作展望

车网互动标准化工作能够推动车网互动的有序发展。结合中国车网互动标准化工作开展的现状，建议从以下5 个方面进一步推动相应工作的开展:

1）加快车网互动标准化工作组的成立，从而推动中国EV 车网互动标准体系规划和标准建设路线图的发布。

2）完善车网互动相关重点标准。2023 年9 月下一代传导充电国家标准［111］正式发布，标志着ChaoJi充电技术路线获得国家批准，后续EV 充电设施标委会等应加快充电模块、桩及平台标准、充放电设备等方面关键标准的制定、修订工作，为下一步大规模车网互动提供基础支撑。

3）制定电力需求侧管理、虚拟电厂、电力市场交易等与电力行业相关的标准，从而与车网互动标准体系建设相对应。

4）开展车网互动示范工程，推进相应的标准研制、验证和实施。

5）开展中国EV 充电设施标准国际化的相关工作，将中国EV 充电设施的技术和标准上升为国际标准，支持开展中国与其他国家双边标准合作工作，尤其是与充电漫游、ChaoJi 标准及ISO 15118 标准的合作。

3 车网互动基础设施及能量管理等平台发展现状与展望

3.1 充换电设施类型及对车网互动的作用

充换电设施是支撑EV 产业规模化发展的必要条件，是实现车网良好互动的基础。充换电设施可分为交流充电设施、直流大功率充电设施、直流小功率充电设施、无线充电设施以及换电设施五大类［112-114］。为使EV 的动力电池组与各层级能量管理系统间实现能量交互，充换电设施应具有双向DC/DC 变换及双向DC/AC 变流的基本拓扑结构［115-119］。目前，具备互动功能的智能有序充换电设备较少。

交流充电设施的充电功率通常较小，该充电方式虽然具有充电时间长的缺点，但是可以对动力电池进行深度充电，在延缓电池效率下降的同时也减小了对电网的影响。交流充电设施通常应用于居民区、单位停车点等对充电时长要求不高的场景，并以分散的形式接入电网。因此，需要配备具有智能功能的车网互动车载充电机，以分布式形式与电网实现双向/单向能量互动。

直流充电桩的充电功率较大，具有充电效率高、时间短的优势，但是对于汽车动力电池电压和功率的要求较高，短时大功率充电也会给电网带来较大冲击。直流小功率充电的充电功率一般在7～20 kW，充电功率稍高于交流充电。考虑到未来慢充电能总量的高占比与直流小功率充电设备的智能特性，直流小功率充电为替代交流充电桩提供了一个新的技术选择。直流充电桩位置相对固定，具有集中管理优势，与电网互动可采用集中车网互动的运营模式，根据电网的需求进行能量分配。

无线充电方式可自动在车与桩之间建立电气连接，提高EV 充放电过程中的便利性、安全性和充电设备的耐久性。根据运行场景的不同，可分为静态无线充电技术与动态无线充电技术，如图4 所示。EV 无线充电技术具有简便接入电网的特点，相较传导式充电可以有效提升EV 与电网间的物理连接概率，大幅提高规模化EV 与电网的互动能力，有利于车网互动作用的发挥。

图4 EV 无线充电运行场景Fig.4 Operation scenario for wireless charging of EV

换电模式通过机械臂给换电室内的EV 更换电池，为EV 提供能源。采用动力电池与电网交互（battery to grid，B2G）等形式，可以在满足EV 用电需求的同时与电网实现能量互动。虽然目前存在着产业链不协调、标准化体系不完善等问题，但是该模式将会凭借其特有的性能在EV 产业的规模化发展中发挥作用。

3.2 车网互动相关能量管理等各类平台系统发展现状

能量管理等平台系统也是实现车网良好互动的重要基础，涉及多类型平台。本文从车网互动角度出发，梳理了电网平台、EV 充换电服务平台、车企监测平台、政府与社会监管平台以及其他相关平台之间的关系，具体如图5 所示。

图5 车网互动相关各类平台系统关系Fig.5 Relationship of various platform systems related to vehicle to grid

电网平台和EV 充换电服务平台是实现车网互动的关键平台。电网平台包含电力调控平台及需求响应平台等，除了传统功能，还需要包括但不限于EV 群体日前/日内充放电计划的计算与生成、电网级车网互动策略的生成及分解、EV 有序充放电指导电价的制定及市场出清等功能。现有的EV 充换电服务平台主要分为社会运营商平台和电网公司运营平台，能够实现对用户、部分车辆、充电桩和其他社会平台的信息采集、EV 充电计划制定等功能，根据平台规模的大小以及控制方式的不同，可以直接参与或者聚合后参与电网调控。另外，根据车网互动需要，今后还需增加向电网反馈所辖区域内EV充放电负荷曲线或互动能力区间等信息、接收电网互动指令并在所辖区域内就地进行电网指令分解和执行等功能。

车企监测平台、政府与社会监管平台及其他相关平台可以向电网平台或运营商平台提供车网互动所需相关信息、数据支撑，有利于进一步提升车网互动的效果，实现车网互动的目标。国家级EV 监控平台实现数据的实时采集与传输，既能满足国家的监管要求，同时也能保障安全，提升应用效果；EV生产企业也建立了监测平台，对EV 的运营状态进行监测和管理。EV 企业监测平台可与政府监测平台进行对接，接受监督抽查。国家级充电设施监测平台负责归集各平台的重要监测数据，进行数据统计、行业分析、政策信息发布等。省、市级平台负责归集行政区域内充电设施数据，以及充电服务数据、补贴数据等，省级平台与国家监测平台上下联动，实现监管信息全程可溯，智能化支撑政府决策，服务行业规范化发展。气象平台、道路平台和交通平台可以为车网互动提供历史及实时信息，提升EV 可调度资源的评估、预测精度。

当前各平台之间相互独立，无法进行有效信息共享，利用率低，限制了车网互动的进一步发展。因此，有必要推动现有平台信息开放，促进相关平台融合，逐步实现平台间数据安全有效互联互通，从而助力EV 与电网的高效互动。

3.3 补能技术及能量管理等平台系统发展展望

EV 补能技术及能量管理等平台的发展与完善在车网互动的发展过程中将起着关键作用。当前补能装备、EV 大多不具备车网互动功能，能量管理等平台大多不具备支持车网互动所需的信息互动、数据支撑、多层级互动策略生成及分解等功能，协同和有序推进EV、补能装备、多层级能量管理等平台系统功能升级是后期促进车网互动的重要工作。

针对当前补能装备及平台系统在车网互动过程中存在的不足，建议从以下几个方面进行相应改进:

1）补能装备作为配电网节点的负载，应增加互动功能，充分考虑其在规划及使用过程中减少对电网带来的负面影响。补能网络的构建也应服务于电网互动调控需求。

2）随着EV 数量的规模化增长，车网互动相关各类平台应充分做好由此带来的平台性能及数据处理方面挑战的准备。

3）促进现有各个平台间的信息交互与互联互通，依据车网互动需求积极升级扩展现有平台系统功能等。

4 车网互动中的信息安全研究与展望

车网信息互动是能量互动的基础，信息安全在车网信息互动中尤显重要。目前，针对车网互动中的信息安全方面研究较少，一般分为EV 与充换电站/家用充电桩之间的隐私保护和攻击防护研究、充换电站/家用充电桩与运营商或者直接与电网之间传输信息的网络安全研究以及各个过程中数据传输加密协议的研究。鲜有研究成果能够涵盖所有互动主体的信息安全保障方法，提高车网互动过程中各个主体之间网络信息传递的兼容性与安全性。本章将车网互动信息安全领域划分为网络安全、接口安全、数据安全以及隐私安全4 个方面，对其研究现状及不足进行总结分析与展望。

4.1 网络安全

EV 与充电设备、充电设备与充电服务系统以及充电服务系统与电网调度等平台之间都需要通信网络作为载体进行数据交互。网络安全不仅局限于端口之间传输信道的安全连接，还需要保证通信过程中海量的车辆与用户信息不被攻击与窃取，实现安全的信息互动。自2011 年开始，车网互动过程中的网络安全研究主要有:1）兼顾网络安全与用户隐私前提下的安全通信体系的研究［120-121］；2）通信认证协议安全性的研究［122-126］；3）关于站-车之间安全连接及支付交易方案的研究［124，127］；4）基于双向认证及信道加密的安全信道构建方法的研究等。现有的绝大多数车网互动网络安全优化场景旨在达到在适当成本的前提下，实时或在未来某一段时间内消除或较大程度削减可能的网络攻击的效果。但是EV 与充电设备的硬件条件往往不足以满足一些优化后的网络安全方案的执行条件，这在很大程度上限制了车网互动过程中的网络安全优化研究。

4.2 接口安全

车网互动接口安全的研究目前一般面向的是EV 与充电设备之间的物理接口。目前，针对EV 与充电设备、充电设备与充电站的物理接口安全及信息隐私传递保护技术一般可以分为匿名认证、环签密、同态加密［128］以及多方安全计算［129］4 种方式。其中，环签密在保证接口安全的同时，具有计算开销少的特点。同态加密具有能够直接聚合网关密文数据的能力［130］，但是计算耗时相对较大，更适合静止充电状态下的EV 信息保护。而多方安全计算相对于同态加密拥有更为明显的计算效率优势，并且具备更好的安全性，故相较于其他3 种方式获得了较为广泛的应用。

EV 与充电设备之间接口信息传输交互过程存在的威胁一般分为隐私威胁和安全威胁。面对威胁，将安全机制作为智能充电系统设计和实施的一部分，是至关重要的［127］，特别是EV 与充电设备连接充电时的安全协议问题已经引起了多项研究［123，131-135］的关注。大多数研究集中在完善EV 与充电设备连接后特定的实体安全验证技术，如通过EV 对连接的充电桩的身份鉴别［136］，进一步保证充电过程中实体身份的真实可靠性等，而没有提供安全充电协议的完整规范。它们涵盖的一些主题包括匿名身份验证、上下文感知身份验证和批量身份验证。

4.3 数据安全

车网互动的基础就是EV 与充电设备、充电设备与充电服务系统以及充电服务系统与电网调度等平台之间的数据传递。数据传递可能经过多个存储-访问主体，不同主体拥有不同的授权机制，只有在获得用户授权后，多个主体的不同端口之间才可以采用不同的协议进行数据传输通信，例如，ISO/IEC 15118、IEC 61850、OCPP、IEEE 802.11 和电力线通信（power line communication，PLC）协议［137-141］等。但是端与端之间实现数据互动的这些通信协议都有漏洞［140］。攻击者可能会利用这些协议中的漏洞来窃取信息，造成数据泄露。

常用的数据加密方法有对称加密法和非对称加密法。对称加密法的加密密钥与解密密钥相同，而非对称加密法的通信双方拥有不同的密钥（公钥和私钥）。目前，较为公认的现代对称加密算法如三重数据加密标准（3DES）、高级加密标准（AES）、国际数据加密算法（IDEA）等的优点在于加解密的高速度和使用长密钥时的难破解性。而非对称加密算法，利用公钥加密，私钥解密。非对称加解密的速度相比于对称加密算法而言较慢。结合使用加密数据的对称加密算法和交换密钥的公钥算法，可产生一种快速、灵活的解决方案。常用的公网加密方式有密钥交换和信封加密。密钥交换的方案适合双方在线，可以进行实时密钥协商，常用于安全传输层协议（transport layer security，TLS）握手协议中。在无法进行密钥协商时，可使用信封加密的方式进行密文传输，即通信双方在交换数据之前，首先利用非对称加密算法加密传输密钥，然后再根据本次的密钥对本次交换的数据进行加解密，常用于文件分发。

而对于一些包含敏感信息的数据仅仅进行数据加密是不够的。针对敏感数据，现有的处理方法是在其进行加密处理后进一步脱敏存储在系统内。只有访问相应的系统，才可以读取其原始数据，这样的集中管控方法使得敏感数据的隐私和安全得到双重保障。

4.4 隐私安全

参与EV 与充电设备、充电设备与充电服务系统以及充电服务系统与电网调度等平台之间互动的用户与运营商等的数据可能在网络的不同进程或组件中泄露。因此，在车网互动过程中，如何在保障隐私安全的前提下最大程度地发挥互动数据价值，是当前该领域面临的重要课题［141］。

在车网互动过程中，当EV 连接到充电设备时，设备便会收集与该车辆及其所有者相关的数据，如EV 充放电信息、用户ID 及用户支付账户等信息。所收集到的信息应该被加以保护，从而实现隐私安全。但是，进行隐私保护并不等同于信息的完全不公开［142］。所收集的信息应当按照是否涉及用户隐私来加以划分。不涉及用户隐私的数据信息在车网互动过程中可以被公开读取，而被划分为涉及隐私的数据信息应该对传递过程进行限制，或采用相关技术进行匿名处理，避免信息在存储或读取时造成用户隐私的泄露，保障用户的隐私安全［143-147］。

目前，在车网互动过程中实现用户隐私信息保护的方法一般为数据最小化、数据泛化和数据抑制3 类。数据最小化包括3 个层次:首先，应尽可能地将收集用户人数最少化；其次，在最少的收集用户中尽可能地将收集个人及车辆数据最少化；最后，保证收集数据的存储时间最小化［148］。数据泛化指的是通过特定的规则，隐藏所有隐私数据中的用户特征，从而达到在访问数据时无法将数据与特定用户连接起来，进而实现保护用户隐私的目的［149］。数据抑制指的是选择性地不公开车网互动过程中用户及EV、充电设备、运营商、电网或上述任何组合的部分数据值。数据抑制是车网互动中实现隐私保护的常用手段。不少研究通过采用数据抑制的方法来实现车网互动中用户支付信息、车辆位置等隐私信息的保护［150］。

除了数据最小化、数据泛化和数据抑制3 类处理方法，近年来以同态加密、多方安全计算、联邦学习、机密计算等关键技术为代表的隐私计算也为维持车网互动过程中的隐私安全提供了新思路。隐私计算（privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术［151］。隐私计算不存储用户原始数据，通过区块链等方式进行数据处理过程的记录，从而降低了隐私泄露的风险。目前，隐私计算已经应用到金融［152］、通信［153］及法律［154］等领域。不少研究也就隐私计算如何应用在新型电力系统［129］、能源互联网协同优化［155］等多个领域进行了理论探讨。隐私计算的安全特性也昭示了其在车网互动领域的广阔应用前景。

本文以图2 所示的考虑需求响应和主动调控的车网互动整体框架为例，进一步探讨隐私计算在该领域的应用与发展。充(换)电服务网络运行监控层可以通过加密方式向新能源汽车国家监测与管理平台和国家充电设施监测服务平台提出数据访问需求。双方应采用隐私计算技术，在数据访问过程中确保数据的隐私。为此，双方应共同遵守隐私保护协议，明确数据的使用目的、使用条件以及隐私保护措施。协议应包括对数据的细粒度管控，如对请求数据的使用方式和数量等具体细节进行约定。一旦协议达成，双方可以使用同态加密或安全多方计算等隐私计算技术，在各自的本地数据库进行数据分析和需求优化，以确保存储的原始数据不被调出本地数据库，从而保护数据隐私。类似的流程也可以在充(换)电服务网络运行监控层和充(换)电设备与EV 层之间进一步展开，通过隐私计算技术实现2 层之间的数据分析和需求优化的目标。

4.5 信息安全发展展望

针对目前车网互动信息安全领域研究的不足，后续研究需要解决的问题包括:1）如何完善各类聚合商平台与EV 之间的双向认证；2）如何在维护车主隐私安全的前提下实现车网互动；3）如何确保车网互动全阶段网络通信的数据安全；4）如何防止车网两端受到攻击滥用等。

鉴于车网互动涉及多主体交互，如何保护用户隐私是亟待解决的问题。但是现有的车网互动信息安全研究成果均默认在EV 接入电网充放电时，可以自动获取用户身份、车辆位置、电池信息及状态等隐私数据，这一前提与用户隐私利益相冲突，可能会降低EV 用户参与车网互动的积极性。因此，在未来的研究工作中，在确保鉴权和数据防篡改技术改进的基础上，充分考虑用户的隐私安全。在保护车辆用户安全和隐私的前提下完成充换电过程并合理共享相关信息，避免过度个人信息收集，如避免不必要的信息收集、避免敏感信息通过明文传递、避免无关的机构与公司通过充换电行为信息推测车主的行车轨迹与驾驶偏好等。在使用隐私计算实现车网互动过程中的隐私保护时，应避免过度保护数据隐私而造成的计算负担过大、计算精度大幅下降的现象，应避免多主体与第三方代理或多主体之间通信成本激增的现象，应避免多主体、多平台间隐私计算结果不通用的现象等。

5 国内外车网互动示范应用情况和开展建议

5.1 国外车网互动示范应用

在各国积极推进下，目前全球范围内已开展或正在开展多样化的车网互动相关示范和实践探索。

欧洲车网互动项目开展多集中于英国、瑞典和荷兰这3 个国家，主要服务电网实现削峰填谷、频率响应以及紧急备用等辅助服务。2022 年充电服务提供商EV.Energy 公司在英国技术战略委员会的“创新英国”项目的资助下开展了V2X Flex 协作项目，通过与大众、日产等汽车公司合作开发原型软件，探讨新的适合V2X（vehicle to everything）的商业模式，以达到充分利用EV 群体这一灵活性资源的目的［156］。2020 年日产汽车公司在英国克兰菲尔德的欧洲技术中心安装了20 个具有车网互动功能的充电桩。EV 按照优化后的充放电策略连接到充电桩，E.ON 公司的虚拟电厂软件和Virta 公司的数字EV 充电平台根据电网需求、充放电价格和碳强度等因素评估生成的充放电计划，安排充电桩进行电能输送［157］。 2021 年4 月，极星汽车公司（Polestar）在瑞典能源署的支持下，与查尔姆斯理工大学、哥德堡电网供应商Göteborg Energi、充电解决方案提供商CTEK 和能源解决方案提供商Ferroamp 联手，于极星汽车公司总部和查尔姆斯大学校园建设2 个V2X 示范充电站，旨在实现频率响应、削峰填谷及紧急备用等辅助服务的同时，验证V2X 投入实际运行后可能带来的各方面优点、不足，并探索潜在的商业模式等［158］。2020 年米多梅因能源公司与威马汽车科技集团合作在其位于荷兰莱利斯塔德的总部建设了14 个与光伏电池板连接的直流/交流充电桩，通过其研发的专用算法软件进行光伏电池板和EV 之间的能源管理，参与电网的辅助服务，实现与电网互动［159］。

北美自2009 年至今已经建设了20 个较大规模的车网互动项目［160］。2019 年，美国Peak Power 公司于加拿大多伦多开展了为期6 年的Peak Drive 项目，该项目旨在在安大略省电网高耗电期间利用日益增多的EV 为当地主建筑供电［161］。2023 年，丰田汽车北美公司与北美输配电公司Oncor 在位于美国达拉斯南部的系统运营服务设施（SOSF）中开展了车网互动试点项目，项目根据所有标准互连流程和协议，使用Oncor 服务区域内的家庭或企业连接的EV 进行车网互动有序充放电方案的测试［162］。

5.2 中国车网互动示范应用

中国各省市以及各电网公司等均积极开展车网互动领域试点示范应用工作［163-164］。

近几年选取的示范区域EV 及充电桩数量一般已达到一定规模，且亟须EV 这一灵活可调度资源参与辅助服务。例如，考虑外来电占比大导致的灵活调节资源能力差的实际状况，为达到削峰填谷及消纳新能源的目的，上海市开展了EV 参与需求响应的试点应用［165］。由于各省调峰资源分配不均，不同时段调峰能力存在较大差异，华北区域已将车网互动纳入辅助服务市场当中［166］。

示范点针对EV 资源的应用模式，大体上可分为EV 参与有序充电、EV 参与有序充放电以及分布式发电-储能-EV 充放电一体化这3 种应用模式。EV 参与有序充电应用模式下，浙江省从2021 年1 月到2022 年8 月累计聚合5 万余个充电桩参与需求响应的互动示范应用，有效实现了削峰填谷，缓解电力供需矛盾，在预测到电力供需出现缺口时启动需求响应［167］；2021 年，北京市电力公司在北京环球影城度假区建设了国内规模最大的集中式智慧有序充电站［168］，通过智慧车联网充电控制策略算法实现不同时段功率输出的分级调节，缓解用电高峰变压器压力。EV 参与有序充放电模式下，保定长城汽车工业园2021 年建设了车网互动示范工程［169］，已对接华北电网实现自动发电控制（AGC）跟随，实际车网互动可调功率达450 kW。分布式发电-储能-EV充放电一体化应用模式下，山东青岛某工业园区2022 年建设了一套“光储充放”智能微网系统，集EV 充放电、分布式发电、储能、电能馈网四大子系统为一体，实现了具有能量双向流动调节功能的一体化交直流混合配电网络单元［170］；2020 年，南京江北新区建设了“光储充放用”智能一体化充电综合服务楼宇示范工程，可以实现基于台区能量自治的最优经济运行、支撑电网迎峰度夏的主动削峰填谷等功能［171］。

上述示范应用获得了较好的成效。浙江省开展的5 万多个充电桩参与需求响应的互动示范应用在战高温负荷调控中，总响应电量累计94 695 kW·h，负荷调控最大响应电量为15 004 kW·h，活动时段充电量累计551 695 kW·h。南京江北新区建设的“光储充放用”智能一体化综合服务楼宇示范工程，能够智能调控200 kW（峰值容量）光伏、1 MW/3 MW·h 电池储能系统、390 台充电桩和6 台60 kW直流充放电机。

针对有序充电开展的试点应用措施体现了EV在保障供电安全和消纳可再生能源两方面的作用，可以大幅降低用户充电成本，缓解电网压力。针对有序充放电开展的试点应用措施体现了EV 与电网的有序互动，可以在满足用户充电需求的同时，有效利用EV 资源，使其参与电网的各类调控功能，提升区域电网的调节能力。针对分布式发电-储能-EV 充放电一体化开展的试点应用措施证明了EV 充放电与可再生能源发电、分布式储能等源荷资源协同控制的可行性，可以提升EV 用户充电满意度，促进提升EV 等多种资源的利用率。

上述试点也反映出当前EV 参与电网调控存在的一些问题。首先，车网互动需要先进的智能化终端、通信技术、相关平台系统等支撑，现有的软硬件设施条件大多不支持EV 参与电网调控；其次，高效的车网互动需要多主体、多层级协同调度手段，但是现有的EV 充电管理平台和电网调度控制模式难以充分发挥规模化EV 的可调度潜力；最后，当前车网互动相关激励政策一般针对参与需求响应的终端用户，对参与互动的充电运营商的补贴措施等尚不明确，还需进一步与多层级的互动体系相结合，从EV参与电力市场的准入条件、充放电激励机制制定和用户响应度提升等方面继续深入研究，梳理各场景下EV 响应资源的价值，逐步建立完善可持续的涵盖多层级主体的市场机制。

5.3 车网互动示范应用开展建议

车网互动示范应用有助于推动车网互动的发展与应用，在理论验证、创新改进、市场推广和政策支持等方面具有重要作用。后期可通过进一步的示范应用验证其可行性、可靠性与可持续性。为了推进车网互动工作，今后示范应用过程中应进一步关注以下内容:

1）推进车网互动关键指标的确定，如响应时间、最低容量、响应准确度等，对分散的EV 资源进行整合，并开展相应的技术经济比较，发挥EV 灵活性资源的作用；

2）制定有效的车网互动市场机制，研究用户与运营商的价格敏感度，研究激励机制，提高用户、运营商参与电网互动的积极性，实现正向的商业模式；

3）积极推动技术创新，提高EV 电池的充放电效率与寿命，解决规模化车网互动中海量数据处理、功率预测精准度等问题；

4）促进验证电池、车、桩、平台、电网之间的信息互联互通相关先进技术的实际落地效果，修订充放电设备、充放电并网与信息交互等方面技术标准；

5）推动相关政策与法规制定，通过示范应用推动政策完善，建立健全法规，针对不同地区，提出因地制宜的充放电策略。

6 结语

本文围绕车网互动领域的研究现状，从车网互动技术研究、相关政策与标准、车网互动基础设施及能量管理等平台、车网互动中的信息安全研究以及车网互动示范应用五大方面进行了总结与探讨。推动中国车网互动领域的全面发展，有利于电网满足EV 日益增长的充电需求；有利于规模化EV 充分发挥其分布式储能作用，成为电网的丰富调度资源；有利于EV 和新能源的融合发展，促进全社会的新能源消纳能力。

目前，车网互动尽管在中国相关产业规划中被列入重点支持领域，但是在法律法规、相关技术标准、电力市场激励机制以及设备系统研发等方面依旧需要进一步完善，具体内容如下:

1）充分利用EV 这一海量分布式储能资源，深入研究多网融合的EV 行为与负荷特性刻画方法，提升大规模车网互动效率，进行EV 高效充放电技术与其配合电网主动调控策略的探索，加强有序充放电管理技术研究，推广相关示范应用的实施等。

2）建立完备的激励机制及市场模式，提高EV用户、聚合商以及电网企业参与车网互动的积极性，推进电力市场机制改革。

3）以国家政策为指导，加快颁布具有地方或行业特色的车网互动相关产业的政策法规，完善车网互动相关重点标准，促进车网互动产业落地，推进车网互动商业化进程。

4）促进车网互动平台多元化与互联互通方向发展，同时做好海量数据参与下的数据处理能力提升以及平台性能支撑。

5）推动车网互动平台的信息开放，加强各平台间的互联互通程度，实现EV 与电网的安全高效互动。