摘要：隨著電動汽車的快速普及，換電站作為重要的能源補給設施，其運營模式對電網負荷和碳排放產生顯著影響。本文系統探討了換電站有序充電策略與綜合能源系統低碳調度的協同優化方法，分析了當前技術發展現狀、關鍵模型構建方法、優化算法應用以及實際案例效果。研究結果表明，通過智能調度策略、多能互補機制和碳交易體系的有機結合，可顯著降低系統運行成本1530%，減少碳排放20%以上，同時提高可再生能源消納比例和電網穩定性。本文還探討了當前面臨的挑戰與未來發展方向，為促進交通領域電氣化和能源系統低碳轉型提供理論參考和實踐指導。

關鍵詞：換電站；有序充電；碳排放；綜合能源系統；優化調度

引言

在全球應對氣候變化和推進能源轉型的背景下，電動汽車作為交通領域低碳化的重要載體，正經歷爆發式增長。中國電動汽車百人會數據顯示，2024年我國新能源汽車銷量突破1500萬輛，市場滲透率超過40%。與傳統充電模式相比，換電模式以其補能（35分鐘完成電池更換）和電池集中管理優勢，在出租車、網約車、重卡等商用領域展現出競爭力。

然而，換電站規?；l展也帶來新的挑戰。一方面，換電站作為高功率用電單元，其無序充電行為會加劇電網峰谷差，威脅系統安全運行。國家能源局報告指出，部分城市高峰時段換電站負荷已占區域總負荷的1520%。另一方面，電力生產端的碳排放問題不容忽視，特別是在以煤電為主的地區，換電站間接碳排放量較高。國家能源集團數據顯示，其投運的5個換電重卡項目每年可減排二氧化碳約2.6萬噸，但也消耗大量電網電力。

在此背景下，研究換電站有序充電與綜合能源系統低碳調度的協同優化具有重要意義。通過智能調度算法協調換電站充放電行為，可有效降低對電網的沖擊，提高運行經濟性；同時結合碳交易機制和可再生能源消納，能夠顯著減少系統碳排放。蔚來能源表明，配備儲能系統的換電站可降低電網依賴度30%，高峰時段換電效率提升25%。湖北工業大學的研究則證明，換電站集群與區域電網協同優化可使峰谷差減少9.94%，碳排放顯著降低。

本文將從以下幾個方面展開研究：(1)分析換電站在綜合能源系統中的角色與功能；(2)構建考慮有序充電和碳排放的系統優化模型；(3)探討不同優化算法在解決該問題上的適用性；(4)總結實際應用案例與效果；(5)提出未來研究方向與建議。研究成果可為換電站規劃運營、電網協同調度以及低碳政策制定提供理論依據和實踐參考。

1換電站在綜合能源系統中的定位與功能

換電站作為連接交通系統與能源系統的關鍵節點，在綜合能源體系中扮演著多重角色。傳統視角下，換電站主要被視為電力消費單元，而現代能源系統則賦予其更為豐富的功能定位，包括分布式儲能節點、需求響應資源和可再生能源消納載體等。深入理解這些功能特性，是設計優化調度策略的基礎。

1.1換電站作為分布式儲能系統

換電站本質上是一個分布式電池儲能系統，其核心特征在于電池庫存的動態管理。與固定式儲能不同，換電站的"儲能介質"——動力電池會隨著電動汽車的電池更換服務不斷流動。研究表明，一個中等規模的換電站通常保有3050塊備用電池，這些電池在充電架、存儲區和車輛之間循環流動，形成的"電池流"網絡。這種特性使換電站具備顯著的能量時移能力，即可在電價低谷時段充電，在高峰時段放電或直接用于換電服務。

蔚來能源的技術進一步強化了這一功能，通過在換電站內部配置專用儲能裝置，實現了充儲策略的靈活切換。數據顯示，這種設計可使換電站在電網供電不足時，優先利用儲能系統供電，將電網依賴度降低30%。北京地區的案例分析表明，采用谷電充電策略的換電站可減少區域電網峰谷差達156.02MW，年減排二氧化碳約268萬噸。

1.2換電站作為需求響應資源

在電力市場環境下，換電站具備成為需求響應資源的潛力。通過調整充電功率和時段，換電站可參與電網調峰、頻率調節等輔助服務。湖北工業大學的研究團隊構建了包含風電、光伏和電池儲能的WEPEVBSS集群模型，證明換電站參與需求響應可使區域電網峰谷差降低9.94%，負荷方差減少4.92%。

換電站的需求響應能力主要體現在三個方面：一是功率調節，通過控制充電樁的啟停和功率變化響應電網調度指令；二是時間轉移，利用電池庫存緩沖將充電負荷從高峰時段轉移至低谷時段；三是雙向互動，在V2G（VehicletoGrid）模式下，站內電池可向電網反送電。國家能源集團的實踐表明，其換電重卡項目不僅實現了綠電就地消納，還可作為虛擬電廠參與電網調節。

1.3換電站與多能源系統的耦合

現代綜合能源系統中，換電站正與多種能源形式深度耦合。一方面，換電站可直接接入分布式光伏、風電等可再生能源，形成"光儲充換"一體化系統。安科瑞EMS3.0平臺在上海某研究院的示范項目中，實現了光伏發電優先供能、余電儲存為夜間充電樁供電的運行模式，使光伏消納率提升至95%，用電成本降低28%。

另一方面，換電站可與熱力、天然氣系統協同優化。特別是在工業園區場景，換電站的余熱可回收用于區域供熱，而其電力需求則可通過燃氣熱電聯產（CHP）靈活供應。這種多能互補模式大幅提高了系統整體能效。廣東迪度新能源展示了如何通過AI算法優化此類多能源流動，實現成本與碳排放的雙重目標。

換電站在綜合能源系統中的多重身份，為其參與系統優化調度提供了豐富的手段和路徑。下一節將具體探討如何通過建模方法，量化這些功能在有序充電和碳減排方面的貢獻，并設計相應的優化框架。

2考慮碳排放與有序充電的系統優化模型構建

構建科學合理的優化調度模型是實現換電站與綜合能源系統協同運行的核心環節。本節將系統闡述模型的關鍵組成部分，包括目標函數設計、多維度約束條件以及碳交易機制的融合方法，為實際調度決策提供數學基礎。

2.1多目標優化框架設計

綜合能源系統調度本質上是一個多目標優化問題，需要兼顧經濟性、環保性和可靠性等多重指標?，F有研究主要采用兩種處理方式：一是將部分目標轉化為約束條件，構建單目標優化模型；二是采用Pareto前沿方法，尋找多目標之間的權衡解集。焦昊東等學者提出的模型同時化系統運行成本和碳交易成本，通過權重系數λ平衡兩者關系。

具體而言，目標函數通常包含以下要素：

1.能源采購成本：包括從電網購電費用、天然氣采購費用等

2.設備運行維護成本：換電站充電設備、儲能系統、CHP機組等的運維支出

3.電池退化成本：頻繁充放電導致的電池壽命損耗，Chen等學者通過邊際退化成本(MDC)量化這一影響

4.碳排放成本：基于碳交易機制的配額購買費用或配額出售收益

2.2關鍵約束條件體系

優化模型需要納入各類物理約束和運營約束，確保解決方案的可行性。這些約束可歸納為以下幾類：

2.2.1能源平衡約束：

電力平衡：發電側(可再生能源、傳統機組) + 換電站放電 = 負荷側(固定負荷、換電站充電)

熱力平衡：CHP產熱 + 電鍋爐產熱 = 熱負荷

天然氣平衡：氣源供應 = CHP耗氣 + 其他氣負荷

2.2.2設備運行約束：

發電機組的爬坡率限制、出力上下限

儲能系統的充放電功率限制、荷電狀態(SOC)范圍

換電站電池庫存動態平衡：當前庫存 = 上期庫存 + 充電完成量 換電需求量

2.2.3電網交互約束：

換電站與電網的交換功率限制

節點電壓、線路容量等電網安全約束

需求響應參與量約束（如調頻容量要求）

2.2.4碳排放約束：

區域或行業碳排放總量限額

單位電量碳排放強度限制

可再生能源配額要求

2.3不確定性處理方法

綜合能源系統運行面臨多重不確定性，包括可再生能源出力波動、換電需求隨機性、電價變化等。主流處理方法包括：

隨機規劃：構建場景樹表示關鍵參數的概率分布，優化期望成本。例如，針對光伏出力預測誤差，可生成晴天、多云、雨天等多種典型場景。

魯棒優化：設定不確定參數的波動區間，尋找壞情況下仍可行的穩健解。這種方法適合對可靠性要求的系統。

模型預測控制(MPC)：滾動執行優化，利用觀測數據更新預測和決策。安科瑞EMS3.0平臺采用該方法實現超短期（15分鐘級）調度更新。

表：優化模型關鍵組件及技術選擇

模型組件設計要點技術選項

目標函數多目標權衡加權求和法/Pareto前沿

能源約束多能流平衡混合整數線性規劃

換電約束庫存動態管理跨期決策框架

碳交易經濟激勵設計獎懲階梯型機制

不確定性風險規避策略隨機/魯棒/MPC

通過上述模型構建方法，可將換電站有序充電與碳排放控制問題轉化為可計算的優化問題。

3實證案例分析

實際應用效果是檢驗優化調度理論與方法的標準。本節將選取多個具有代表性的實證案例，分析不同技術路線在換電站有序充電和碳減排方面的實施成效，為行業實踐提供參考。案例覆蓋工業園區、交通樞紐和電力企業等多種場景，反映解決方案的普適性和特殊性。

3.1工業園區光儲充換一體化案例

安科瑞EMS3.0平臺在上海某研究院實施的智慧能源站項目是工業園區類典型案例。該系統集成了光伏(150kW)、儲能(215kWh)和59臺充電樁，通過源網荷儲充協同控制實現了多重效益：

1.經濟性提升：通過峰谷套利策略，整體電費支出降低28%。光伏發電優先供能，余電儲存用于夜間充電，使光伏消納率達到95%

2.碳減排效果：相比純電網供電模式，年減排二氧化碳約85噸

3.增值收益：參與上海虛擬電廠需求響應，獲得輔助服務收益；充電樁運營年增收超50萬元

該案例的關鍵成功因素在于AI優化調度與硬件集成的緊密結合。平臺通過機器學習算法預測次日光照強度和負荷需求，提前24小時生成調度計劃；再通過毫秒級控制設備執行光伏逆變器、儲能變流器和充電樁的功率指令，實現"規劃執行"閉環。

3.2換電重卡綠色物流案例

國家能源集團在大同電廠實施的換電重卡項目展示了高耗能行業的低碳轉型路徑。該項目專門服務于電廠固廢運輸的新能源重卡，具有以下特點：

1. 能源本地化：直接利用廠內分布式綠電(風電+光伏)為換電站供電，避免電網傳輸損耗

2. 運營：單次換電僅需4分鐘，與柴油車加油時間相當，保障了運輸效率

3. 減排規模：累計售電2271萬千瓦時，年減排二氧化碳7200噸

項目創新點在于將發電、換電、運輸組成閉環生態系統。電廠富余的可再生能源電力通過換電站消納，而電動重卡則替代傳統柴油車完成廠內物流，實現了"綠電綠色交通綠色生產"的全鏈條減排。類似項目已在豐城、方家莊等五個電廠推廣，累計減排量達2.6萬噸。

3.3換電站集群協同優化案例

湖北工業大學研究的WEPEVBSS集群案例揭示了多換電站與電網協同的巨大潛力。研究設置了6種對比場景：

1.傳統換電站：僅作為電網負荷，增加調度難度

2.引入電力互助：EVBESS配置成本降低17.39%，電網峰谷差減少9.94%

3.增加風光發電：利潤提升，因減少購電支出

4.參與電網調峰：進一步降低峰谷差，但調峰能力受電池數量限制

5.綜合優化：利潤顯著提高，確定各站電池配置

6.場景測試：驗證了互助策略的魯棒性，利潤提升41.31%

該研究的發現是：站間電力互助可有效平衡集群內部負荷差異，減少單個換電站的電池配置需求。例如，A站充電高峰時可由B站富余電池支援，避免了為應對峰值需求而過度投資備用電池。這種共享經濟模式使整體率提高25%以上。

3.4北京市谷電充電策略案例

針對北京市換電站的配置與運行研究提供了有價值的政策參考。研究比較了三種充電策略：

1.即充策略：電池更換后立即充電，用戶等待時間

2.峰谷策略：僅在電價谷時段充電，成本

3.混合策略：部分電池即充，部分谷充，平衡成本與服務

模擬結果顯示，谷電策略在減排和電網調峰方面表現，可減少峰谷差156.02MW，年減排二氧化碳268萬噸。但該策略需要更高投資——備用電池和充電器數量需增加40%才能保證服務質量。研究還指出，在當前電池成本和換電價格下，純商業化的換電站難以盈利，需要政策支持或商業模式創新（如電池年租模式）。

表：典型案例效果對比分析

案例類型關鍵技術經濟收益碳減排效果電網影響

工業園區AI多目標優化電費降28%，年增收50萬+年減排85噸CO?光伏消納95%

換電重卡綠電直供節省燃油成本30%+單站年減排7200噸就地消納綠電

集群優化電力互助策略利潤提升41.31%未直接報告峰谷差降9.94%

谷電策略負荷時移依賴政策補貼年減排268萬噸峰谷差降156MW

跨案例分析結論

通過對上述案例的橫向比較，可以得出以下普適性結論：

1.技術經濟性：光儲充換一體化項目的投資回收期通常在57年，而純換電站項目更長（810年），表明需配套增值服務提高收益

2.政策依賴性：碳交易、綠電補貼等政策工具對項目可行性影響顯著，大同項目碳減排收益占總收入約15%

3.規模效應：集群優化比單站優化更具潛力，6個換電站組成的集群通過互助可降低電池配置成本17%

4.用戶行為影響：南昌案例顯示，盡管新能源重卡運營成本低，但高昂的購車成本（比燃油車高20萬元）仍阻礙推廣

這些案例從不同角度驗證了換電站有序充電與碳排放協同優化技術的可行性和有效性，為行業大規模應用提供了實踐范本。

4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應用場所

適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

4.3系統結構

系統分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：系統管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

4.4.2實時監控

實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

4.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

4.4.4故障管理

設備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。

4.4.5統計分析

通過系統平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

4.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

4.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送

4.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

4.5系統硬件配置

5總結

本文系統探討了換電站有序充電策略與綜合能源系統低碳調度的協同優化方法，通過理論模型構建、算法設計及實證案例分析，揭示了該技術在促進交通電氣化和能源低碳轉型中的重要作用。主要結論如下：

5.1理論創新與模型構建

提出了多目標優化框架，兼顧經濟性（運行成本降低15%~30%）、環保性（碳排放減少20%以上）和電網穩定性（峰谷差降低9.94%~15%）。

創新性地將換電站定位為“分布式儲能節點"“需求響應資源"和“多能耦合樞紐"，通過動態電池庫存管理、電力互助策略及光儲充換一體化設計，顯著提升系統靈活性。

5.2技術實踐與效果驗證

工業園區案例：安科瑞EMS3.0平臺通過AI優化實現光伏消納率95%、用電成本降低28%，年減排二氧化碳85噸。

換電重卡案例：國家能源集團項目利用綠電直供，單站年減排7200噸，形成“發電-換電-運輸"閉環生態。

集群優化案例：6個換電站通過電力互助降低電池配置成本17.39%，利潤提升41.31%。

政策驅動案例：北京市谷電策略年減排268萬噸CO?，但需政策支持以平衡。

5.3關鍵挑戰與未來方向

技術瓶頸：電池壽命退化模型精度不足、多時空尺度不確定性（如需求波動）的魯棒性優化仍需突破。

經濟性障礙：換電站初始投資高（純商業項目回收期8~10年），需探索共享電池、V2G增值服務等新模式。

政策協同需求：碳交易機制、綠電補貼與電網輔助服務市場的政策銜接亟待完善。

跨學科融合：需結合交通行為學、電力市場機制與人工智能技術，開發“用戶-電網-換電站"三方協同的動態博弈模型。

5.4實踐意義

研究為換電站規劃運營提供了可復制的技術路徑（如集群互助、光儲協同），為政府制定碳減排政策（如需求響應激勵、綠電配額）提供了量化依據，助力實現“雙碳"目標下的交通與能源系統協同轉型。

未來，隨著數字孿生、區塊鏈等技術的引入，換電站或將成為綜合能源系統的“智能細胞"，推動能源電力、交通、信息三網深度融合。本文的模型與方法可為這一進程奠定理論基礎，而案例中的經驗教訓則為規?；瘧锰峁┝酥匾獏⒖?。

參考文獻

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