電動汽車與電網互動的關鍵問題分析與展望

胡澤春，占愷嶠，徐智威，項頂，張洪財

(清華大學電機系，北京市 100084)

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電動汽車與電網互動的關鍵問題分析與展望

胡澤春，占愷嶠，徐智威，項頂，張洪財

(清華大學電機系，北京市 100084)

電動汽車與電網互動可以實現削峰填谷、參與調頻、提供備用等作用，對于電網的安全經濟運行和提高新能源發(fā)電消納能力具有重要意義。圍繞電動汽車與電網互動的調控技術、市場機制和基礎設施這3方面的關鍵問題進行分析。首先，對電動汽車與電網互動的層次與目標進行了梳理；其次，對電動汽車與電網互動的集中式控制、分布式控制、分層控制策略進行了分析；再次，對電動汽車與電網互動的成本-效益、商業(yè)模式與市場機制的研究進行了總結并提出了建議；進一步討論了電動汽車與電網互動的設施與通信技術標準的發(fā)展現狀；最后，對電動汽車與電網互動的研究和應用進行了展望。

電動汽車；市場機制；控制策略；電動汽車與電網互動(V2G)；智能電網

0 引 言

能源和環(huán)境問題推動了電動汽車的發(fā)展和應用。電力行業(yè)則首先關心電動汽車大規(guī)模接入電網充電的情景下，對于電網運行的影響和應當采取的應對措施。隨著新能源發(fā)電大規(guī)模接入電網和智能電網的發(fā)展，學術界和產業(yè)界開始關注電動汽車作為可控型負荷和分布式儲能資源支持電網運行的技術。電動汽車可能在不同的地點和不同的層面對電力系統(tǒng)提供支持，本文不加區(qū)別地將其統(tǒng)稱為電動汽車與電網互動(vehicle-to-grid，V2G)技術，所討論的V2G技術包括有序調控技術(即電動汽車不一定要向電網放電)。

近年來，國內外在V2G方面開展了深入研究，發(fā)表了大量的文獻。作者認為，實現V2G的關鍵問題在于以下3個方面：

(1)調控技術。調控技術是指如何調整電動汽車的充放電過程以達到最有效的V2G目標。此方面是學術界研究最為活躍的領域，提出了大量針對不同V2G目標的調控技術和策略。

(2)市場機制。市場機制屬于V2G的頂層設計范疇，決定著電動汽車參與電網互動的廣度和深度。V2G的市場機制涉及充放電價格、新的市場參與者、市場準入條件和現有市場規(guī)則的修改等方面。

(3)基礎設施。基礎設施是V2G的基石，其主要問題是電動汽車與充放電設施、電動汽車與電網的接口和通信標準。

本文主要針對以上3個方面的問題，對目前的研究和發(fā)展情況進行綜述和分析，并對未來V2G的研究和應用進行展望。

1 電動汽車與電網互動的層次與目標

電動汽車作為分布式儲能單元，可以通過調節(jié)其充電甚至放電過程參加電網的優(yōu)化運行。Kempton早在1997年就提出了V2G概念[1]，并進一步對其經濟性進行了定量評估。對于通過V2G優(yōu)化電網運行的層級，可分為大電網層協(xié)調、配電網層協(xié)調和微電網層協(xié)調這3個層次，以下將分別就這3個層級各自的優(yōu)化目標和控制架構進行討論。

1.1 電動汽車與大電網的互動

電動汽車可為大電網提供多種類型的服務，這些服務主要包括提供調頻[2-3]、備用服務[4]，參與系統(tǒng)削峰填谷[5]與新能源發(fā)電聯合運行等。在調頻方面，電動汽車通過本地測量的頻率信號，自主決策充放電功率以響應頻率信號，為系統(tǒng)提供一次調頻服務。如文獻[2]提出了一種考慮電動汽車用戶充電需求的自適應下垂頻率控制方法。作者針對兩區(qū)域的互聯電力系統(tǒng)進行了仿真，仿真結果表明，電動汽車參與系統(tǒng)一次調頻，可有效平抑系統(tǒng)的頻率波動。在提供備用方面，文獻[6]研究了電動汽車充電站不同接入地點情況下充當備用電源的可能性；文獻[7]研究了考慮電動汽車提供備用以最小化電網運行成本的控制策略。在削峰填谷方面，文獻[8]在電動汽車互動策略中充分考慮了電動汽車負荷的隨機性；文獻[9-10]采用遺傳算法、粒子群算法等智能算法實現電動汽車參與電力負荷削峰填谷；文獻[11]分析了電動汽車參加削峰填谷的經濟性。在與新能源發(fā)電聯合運行方面，文獻[12]研究了在新能源大規(guī)模接入的背景下，通過電動汽車有序控制平抑新能源出力波動，降低電能交易的風險；文獻[13]評估了電動汽車充電與風電協(xié)同調度的碳減排效益。

當電動汽車大規(guī)模接入的情景下，僅依賴本地的分散控制協(xié)調，難以實現全系統(tǒng)電動汽車的整體協(xié)調，傳統(tǒng)集中式的大電網協(xié)調控制模式，通過收集管轄范圍內發(fā)電機組、網絡和電動汽車等負荷信息，集中進行優(yōu)化，雖能夠實現資源的全局協(xié)調,但該種控制架構的計算規(guī)模和通信需求會隨著電動汽車規(guī)模的變大而顯著增加，這使得該類方法很難適用于數量巨大、分布廣泛的電動汽車的在線協(xié)調。為有效解決這個問題，文獻[5]提出了在大電網層面適用于大規(guī)模電動汽車參與削峰填谷的分層協(xié)調架構。該類架構如圖1所示，包含2層或2層以上的控制單元，通過在上層控制單元協(xié)調時僅考慮下層控制單元管轄范圍內電動汽車的整體特性，決策其整體用電功率，再由下層控制單元分配用電功率給再下一級控制單元的方式來降低計算規(guī)模和通信數據量，從而實現大規(guī)模電動汽車的協(xié)調。該分層式控制架構對于大規(guī)模電動汽車為大電網提供備用和二次調頻服務同樣適用。需要注意的是，該類控制架構的實現依賴于大電網的運營主體能夠控制電動汽車的充電功率。隨著第三方電動汽車充放電設施運營主體的參與，大電網運營主體可通過合約的方式在保證電動汽車用戶充電需求的前提下，獲得電動汽車充放電功率的控制權。此外，可以通過動態(tài)電價等其他間接手段影響電動汽車用戶的充放電行為。

圖1 大規(guī)模電動汽車分層協(xié)調架構

在電力市場環(huán)境下，電動汽車充電功率并不能由大電網調度部門控制，在配電網層面將會出現集中商(aggregator)集合電動汽車充電負荷這類靈活資源。集中商將代表電動汽車集群參與日前和實時階段的電能和輔助服務市場。通過市場價格信號的引導，同樣可實現電動汽車與電網的有效互動。文獻[14]研究了電動汽車集中商在考慮市場出清價格和電動汽車充電需求不確定情況下在日前市場中的最優(yōu)投標問題。文獻[15]提出了電動汽車集中商在電能市場和輔助服務市場中最優(yōu)的統(tǒng)一投標決策模型。目前文獻中對于集中商的最優(yōu)投標和電動汽車充放電決策問題絕大多數采用了集中式控制架構?？梢灶A計，當集中商協(xié)調的電動汽車規(guī)模足夠大時，這類集中式控制架構要求集中商具備較高的計算和通信能力。為有效降低計算規(guī)模，可采用類似上文提到的分層式協(xié)調架構。通過在上層投標決策時僅考慮電動汽車充放電的整體特性，在下層通過協(xié)調電動汽車個體充放電功率以跟隨投標決策的方式來實現大規(guī)模電動汽車的協(xié)調。

1.2 電動汽車與配電網和微電網的互動

隨著配電網和微電網中大量分布式發(fā)電系統(tǒng)的接入，電動汽車作為一種重要的分布式儲能資源，可有效平抑分布式新能源出力的波動并參與配電網或微電網的優(yōu)化運行。在配電網與微電網層級，由于需要協(xié)調的電動汽車的規(guī)模相對較小，可較為方便地采用單層的集中式協(xié)調架構實現電動汽車與配電網或微電網的協(xié)調運行，如圖2所示。

圖2 配電網/微電網電動汽車集中式協(xié)調架構

文獻[16]建立了協(xié)調配電網多輛電動汽車的充電功率的集中優(yōu)化模型以降低配電網運行的網損，文獻[17-18]基于靈敏度分析的方法，以降低配電網網損為目標，研究電動汽車充電地點的優(yōu)化。文獻[19]提出了電動汽車在主動配電網中，通過調節(jié)充放電功率協(xié)調新能源出力的控制策略。文獻[20-21]通過粒子群算法、禁忌搜索等智能算法求解微電網內電動汽車與新能源的協(xié)調優(yōu)化問題。仿真結果表明，通過電動汽車充放電優(yōu)化，可有效提高主動配電網、微電網內分布式新能源的消納能力。文獻[22]提出了電動汽車為配電網提供電壓支撐的控制模型。另一方面，考慮到配電網中用戶隱私等因素，還有一些研究探討了配電網/微電網中電動汽車的分布式協(xié)調方式。在該種控制模式下，由各電動汽車本地自主決策最優(yōu)充電功率，其全局的協(xié)調則需要通過各電動汽車之間的相互通信或者集中商動態(tài)更新電價等方式來實現[23-24]。這類方式雖然相較于集中式控制方式有效地降低了計算規(guī)模，但該類控制方式為達到全局的最優(yōu)一般需要反復的迭代求解，較難適用于在線應用的場景。

2 電動汽車與電網互動的控制策略

按控制方法的不同，電動汽車與電網互動策略可分為集中式控制、分布式控制、分層控制這3類。

2.1 集中式控制

集中式控制是指在一個控制中心匯總各電動汽車的信息，由控制中心集中決策各電動汽車的充放電計劃，并下達給各電動汽車的控制方法。例如，文獻[25]提出了充電站內電動汽車有序充電策略，各電動汽車在各個時段充電的啟停狀態(tài)、充放電功率由充電站的控制系統(tǒng)集中決策；文獻[26-27]提出的電動汽車互動控制策略，由換電站的控制系統(tǒng)集中決策；文獻[28-29]以降低配電網網損為目標的電動汽車互動控制策略，由對應配電網區(qū)域的集中商/控制中心集中決策。

集中式控制的優(yōu)點在于其控制思路簡單清晰，策略易實現；缺點在于所有電動汽車信息的存儲與優(yōu)化計算都在控制中心完成，在電動汽車大規(guī)模接入的情況下，可能會給控制中心帶來較大的存儲與計算負擔，當優(yōu)化問題非凸或優(yōu)化變量含有整數變量時，求解時間較長甚至難以求得最優(yōu)解。

2.2 分布式控制

分布式控制是指電動汽車的充放電計劃在本地進行決策的控制方法，各電動汽車根據調控信號(該調控信號可以是價格信號、調頻信號、本地量測的電壓/電流信號，或者控制中心/集中商發(fā)布的其他控制信號)，制定充放電計劃。多數情況下，控制中心/集中商需根據電動汽車反饋的充放電計劃修正控制信號，引導電動汽車實現預定的控制目標[30-31]。

文獻[23,32-34]提出了一種引導電動汽車充電負荷削峰填谷的分布式控制方法。文獻[35-36]將博弈論引入電動汽車與電網的互動策略研究中，研究多個電動汽車充電達到納什均衡狀態(tài)下的分布式控制策略。以上文獻提出的分布式控制方法需要一個控制中心向各電動汽車廣播控制信號，控制中心與各電動汽車之間需要雙向通信，通過信息交互(在交互過程中往往需要進行迭代)，實現控制目標。其基本思路是將原優(yōu)化問題分解為各個電動汽車在已知控制信號的前提下的本地優(yōu)化問題以及控制信號的迭代更新問題，需保證分解后問題的解仍可收斂至原問題的解，在設計算法的過程中往往運用了分布式計算的相關理論，例如對偶分解算法、ADMM(alternating direction method of multipliers)算法等。

文獻[37-38]以頻率作為控制信號，各電動汽車進行本地決策，為電力系統(tǒng)提供調頻的輔助服務。文獻[39]提出了一種電動汽車根據自身以及附近電動汽車的信息進行決策的分布式控制策略。以上文獻中提出的分布式策略中，各電動汽車通過采集本地/臨近區(qū)域的信息(例如本地的頻率、電壓等信息)，進行本地決策，控制信號為單向，不存在與控制中心之間的雙向通信。

文獻[40]提出利用分時電價引導電動汽車有序充電。文獻[41-42]利用價格信號激勵電動汽車與電網互動，實現電網的控制目標。以上文獻提出了基于價格引導的手段，可以看作一種特殊的電動汽車分布式控制方法。電價作為控制信號，各電動汽車根據價格信號，以最小化充電費用為目標，進行本地決策。電網公司可通過調整電價間接影響電動汽車的充放電策略。

總體而言，分布式控制適用于解決大規(guī)模分散電動汽車的優(yōu)化控制問題，可將計算量分散至各電動汽車，減輕控制中心的計算負擔，減少計算時間；另外，當設計的分布式控制策略中各電動汽車通過量測本地信息(頻率、電壓、電流等信息)進行決策時，可有效減少通信成本，特別適用于通信難以實現或成本較高的場合。

2.3 分層控制

分層控制是解決大規(guī)模V2G問題的另一種思路。將大規(guī)模的電動汽車群體分解為多個較小的電動汽車群體，各個小群體交由集中商/控制中心進行控制，實現小群體電動汽車的有序充放電，頂層控制則關注多個電動汽車群體之間的協(xié)調配合。通過分層控制，將大規(guī)模電動汽車互動控制問題轉化為規(guī)模較小的電動汽車互動控制問題以及多個集中商/控制中心之間的協(xié)調優(yōu)化問題，降低了優(yōu)化問題的規(guī)模和求解難度。各集中商/控制中心只需關注所轄電動汽車群體與電網的互動策略。例如文獻[43]提出了考慮充電站內、各充電站間的電動汽車有序充電的兩層優(yōu)化模型以及文獻[5]提出的站內、市內、省內電動汽車有序充電三層優(yōu)化模型。

3 電動汽車與電網互動的成本-效益

在實施V2G之前應首先進行V2G的經濟性評估。Kempton教授率先研究了純電動汽車、插電式混合動力汽車、燃料電池汽車這3種電動汽車參與電網調頻服務與備用服務的成本效益，研究結果表明，電動汽車通過V2G參與電網調頻服務所帶來的收益最高[45]。文獻[46]研究了在德國電力市場中，電動汽車用戶駕駛行為對其參與V2G調頻服務所獲年收益的影響。研究結果表明，用戶駕駛行為的不確定性會對其實際收益產生較大影響，在德國電力市場機制下，用戶通過V2G參與電網調頻的凈收益較低，對用戶的吸引力較小。文獻[47]對電動汽車參與NYISO、CAISO、ERCOT及PJM美國的4個不同電力市場的調頻服務所產生的成本效益進行了分析。研究表明，電動汽車只參與下調頻服務時，調頻的容量為2.9～6 kW，月收益可達48.7～365.3 元。當電動汽車參與上調(需要放電)服務時，凈收益大幅減少。其原因主要是，參與上調服務需要進行更多的投資，如充放電機、計量裝置、線路的升級改造等。文獻[48]研究了在丹麥電力市場中，電動汽車參與V2G二次調頻服務的每月收益為49.8～1 327.4 元(以1.12 元=1丹麥克朗計算)。文獻[49]提出了一種停車場通過管理電動汽車參與V2G進行套利的調度模型，該模型在考慮電網約束和車輛行駛約束的基礎上，以車主利潤最大化為目標，研究了在美國CAISO市場下每日電價曲線及不同停車場容量下的套利情況。文獻[50]提出了通過V2G降低風電出力不確定性的電動汽車充放電策略，并進行了成本效益分析，結果表明所提模型能夠減少風電功率偏離所導致的懲罰金額，并且能夠保證電動汽車用戶從中獲得高于V2G服務成本的收益。文獻[51]分析了電動汽車在充、換電這2種不同模式下參與V2G充放電的成本效益，并且對V2G的容量成本效益以及機組運行成本效益進行了仿真分析，結果表明單輛私家電動汽車在5年內可創(chuàng)造超過萬元的效益。

4 電動汽車與電網互動的商業(yè)模式與市場機制

4.1 研究和應用的現狀

當前國內外對于V2G的商業(yè)模式和市場機制已有一定的研究。國內方面，文獻[52]提出了通過峰谷分時電價來間接影響電動汽車用戶的自主充放電行為從而降低電網負荷波動的V2G市場機制。文獻[53]以最小化機組污染物排放為目標給出了V2G的放電電價定價模型，該模型根據消費者心理學理論，認為電動汽車放電電價與參與V2G放電的車輛數目呈近似線性關系，從而根據車輛數量和放電時間約束求得最優(yōu)的放電電價。文獻[54]基于離散吸引力模型計算了電動汽車用電需求價格彈性系數，并在綜合考慮車主花費、配電網網損及負荷波動的基礎上，提出了電動汽車充放電分時電價的多目標優(yōu)化模型。文獻[55]提出了一種電動汽車與風電機組作為虛擬電廠參與日前電力市場聯合競價的魯棒優(yōu)化模型，通過算例仿真檢驗了模型和求解算法的有效性。

國外方面，文獻[56]研究了電動汽車參與V2G進行調頻服務時，其與集中商之間的博弈關系，提出了一種每隔固定時間進行定價的政策(per-time slot pricing)，通過算例仿真驗證了所提定價模型不僅能為車主及運營商帶來收益，同時也能夠滿足電網的調頻需求。文獻[57]研究了集中商的V2G商業(yè)模式，以MIBEL電力市場為例進行了交易方式分析，結果表明集中商將在電動汽車數目大規(guī)模增長后為V2G的實施發(fā)揮重要作用。文獻[58]對電動汽車實際用戶和潛在用戶進行了調研，并結合經濟學的潛類模型計算得出了用戶對電動汽車相關屬性的消費意愿，研究結果顯示用戶消費意愿更大程度上決定于其充電電費及充電時間，而其余的屬性如行駛里程、環(huán)保性及電動汽車性能等則對用戶消費意愿影響較小。在此基礎上，文獻[59]同樣以調查問卷的形式研究了3 029位電動汽車用戶或潛在用戶對于V2G合同方式的接受意愿，研究表明如果V2G合同模式將以犧牲用戶對其電動汽車的支配時間為代價，用戶普遍難以接受參與固定入網時長的V2G合同模式所提供的獎勵。作者建議了2種解決方案：(1)“現購現付”(pay-as-you-go-basis)的V2G商業(yè)合同模式；(2)為預先支付用戶V2G費用的模式。

目前V2G已在一些地區(qū)進行了試點或實際應用。如美國特拉華州政府于2009年9月通過第153條法案，該法案要求電網公司以當前充電的同等費率向進行V2G放電的電動汽車用戶支付費用[60]，這也是全世界首個針對V2G所出臺的相關法律。2011年，丹麥Nuvve公司發(fā)起通過管理電動汽車使其成為電能零售的供應商，來調節(jié)電網負荷的V2G試點項目[61]。2013年美國電力生產商NRG Energy和特拉華大學合作成立的子公司eV2G開展通過電動汽車車隊參與PJM市場調頻服務的V2G試點項目，在2013年已有多個電動汽車用戶注冊參與此項V2G服務，并從中獲得收益[62-63]。

4.2 商業(yè)模式與市場機制的分析與建議

目前對于V2G的商業(yè)模式與市場機制的研究和應用仍處于起步階段。多數關于V2G商業(yè)模式和市場機制的研究對于電動汽車用戶參與意愿的考慮不夠充分。V2G目標的實現一般依賴于對電動汽車的有序充放電控制，即控制策略的實現建立在電動汽車接受電網或運營商調控的基礎上。因此，V2G市場機制的成熟度將直接影響到電動汽車用戶參與V2G的積極性。電動汽車車主是否選擇參與V2G，這是由電動汽車所有者自主決定的，即車主對自己的車輛有支配權。電動汽車數量大規(guī)模增長后，充放電負荷將對電網的運行和規(guī)劃產生顯著影響，電網公司希望有序調控電動汽車充放電，降低供電成本和運營效益。在綜合考慮用戶和電網公司雙方權益的情況下，設計V2G市場機制也應當考慮2種情形：(1)用戶不接受電網調控，選擇自主決定充放電行為；(2)用戶接受電網調控，電網公司或集中商與用戶簽訂合同，保證用戶從V2G中獲得相應回報。對于第一種情形，可以研究通過電價等方式間接影響用戶用電行為的商業(yè)模式。對于第二種情形，可以研究合理的V2G合同模式，來實現電動汽車參與調峰、調頻、與新能源配合等功能。

5 電動汽車與電網互動的設施與通信

5.1 充放電設施與接口通信

充放電設施是實現V2G的基礎，其關鍵在于充放電接口和通信標準。目前電動汽車的車載充電設備和地面充電設施(包括車載充電機、交直流充電樁等)僅支持單向充電。單向充電設施可以通過啟?；蚬β士刂茖崿F電動汽車有序充電，但無法實現電動汽車向電網放電，因而無法施展電動汽車參與電網互動的潛力。

國外電動汽車廠商已開發(fā)了一些實用的電動汽車放電設施，但主要面向家庭應用。日產針對其電動汽車產品聆風(Leaf)開發(fā)的“EV發(fā)電站”系統(tǒng)(Leaf to Home)是一款V2H(vehicle to home)系統(tǒng)，可由聆風汽車通過電力轉化裝置(power conversion system, PCS)向家庭供電[64]。豐田汽車在其插電式普銳斯上增加了供電功能，可與家庭蓄電系統(tǒng)配合使用為家庭提供電力[65]。

電動汽車充放電設施和接口標準制定的不統(tǒng)一和滯后，在一定程度上制約了V2G的發(fā)展。在充電設施標方面，已經形成了美國的SAE J1772標準、日本的CHAdeMO標準、歐洲的CCS標準和中國GB/T 20234標準[66]。而在充放電設施和通信標準方面，盡管國際電工委員會(IEC)、電氣和電子工程師協(xié)會(IEEE)、美國汽車工程師學會(SAE)等國際組織已開展了大量工作，但仍未正式形成與電動汽車向電網放電的設施與通信標準[67-68]。

5.2 電動汽車與智能電網融合的相關標準

為實現V2G，可靠的通信方式與統(tǒng)一的通信標準不可或缺。目前國際標準化組織(ISO)已經制定了電動汽車與充電設施間的通信標準ISO 15118[69-71]。SAE正致力于J2836和J2847的制定，涉及電動汽車、充電設施、電網和用戶間的通信標準，考慮了電動汽車向電網放電的情況[67]。IEEE和SAE正在合作研究電動汽車融入智能電網的互操作標準，而另一方面的工作是電動汽車視為一種分布式資源，研究在IEC 61850-7-420的基礎上新增V2G的信息交換模型[72]。

6 總結與展望

本文對V2G的3個關鍵問題進行了綜述和分析。目前在V2G的調控技術和市場機制方面已開展了大量研究，而充放電基礎設施和相關標準的發(fā)展相對滯后。對未來V2G技術的發(fā)展，主要展望和建議如下：

(1)對充放電調控技術的研究，重點在于新能源發(fā)電的平抑和消納。對應分布式和大規(guī)模新能源發(fā)電，需分別從配網/微網和主網層面研究相應的調控策略。

(2)商業(yè)模式的突破既需要頂層的設計，也需底層的突破和先行應用。其目標是實現多方共贏，促進電力系統(tǒng)和交通出行的低碳化轉型。

(3)調控技術和商業(yè)模式還應考慮電力系統(tǒng)、交通出行和多能源系統(tǒng)的融合。

(4)在充電設施接口和通信標準設計方面，應重點研究與放電相關的標準以及電動汽車與智能電網表計、調控的融合。

(5)大規(guī)模電動汽車動力電池的容量可觀，應加強其梯次應用的研究和實施。

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(編輯：蔣毅恒)

Analysis and Outlook on the Key Problems of Electric Vehicle and Power Grid Interaction

HU Zechun, ZHAN Kaiqiao, XU Zhiwei, XIANG Ding, ZHANG Hongcai

(Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

Vehicle-to-Grid (V2G) technology can provide various supports for the operation of power system, such as peak shaving, frequency regulation and reserve, etc. The realization of V2G can significantly contribute to the secure operation of power systems and facilitate the renewable energy integration. This paper primarily focuses on analyzing control technologies, market mechanisms and infrastructure issues of V2G. First, this paper analyses the architecture and control targets of V2G. Secondly, different control strategies are investigated under the centralized, distributed and hierarchical control frameworks for V2G. Thirdly, we summarize the cost-benefit, business model and market mechanism of V2G with policy recommendations and further discuss the infrastructure needed and communication standard for V2G. Finally, the future directions for V2G research and applications are briefly given.

electric vehicle; market mechanism; control strategy; vehicle-to-grid (V2G); smart grid

國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2011AA05A110)。

TM 72

A

1000-7229(2015)07-0006-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.07.001

2015-05-30

2015-06-12

胡澤春(1979)，男，博士，副教授，主要從事電動汽車、儲能技術應用、智能電網、電力系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃相關的工作；

占愷嶠(1989)，男，博士研究生，主要從事電動汽車與電網互動策略相關的工作；

徐智威(1989)，男，博士研究生，主要研究方向為需求側響應，電動汽車，電網運行與優(yōu)化；

項頂(1989)，男，碩士研究生，主要研究方向為電動汽車、電網優(yōu)化運行；

張洪財(1990)，男，博士研究生，主要研究方向為電動汽車與智能電網。

Project Supported by the National High Technology Research and Development of China(863 Program)(2011AA05A110).