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本研究由来自意大利热那亚大学（University of Genova）电气、电子、电信工程与海军建筑系（DITEN）的Alphonse Francis、Matteo Fresia、Stefano Bracco，以及来自Fera（Fabbrica Energie Rinnovabili Alternative）公司的Edoardo Barabino共同完成。通讯作者为Stefano Bracco。该研究成果于2025年8月1日在线发表于学术期刊《Sustainable Energy, Grids and Networks》第43卷，文章编号为101899。
一、 研究背景与目的
该研究立足于交通运输领域电气化与可再生能源整合的大背景。交通运输业是温室气体排放的主要贡献者，约占欧盟总排放量的26%，其中重型车辆（HDVs）尤其是电动卡车（electric trucks）的减排需求尤为迫切。为应对这一挑战，欧盟正大力推动将电动汽车充电基础设施与可再生能源（RESs）进行整合。然而，可再生能源固有的间歇性（intermittency）给电网稳定和能源管理带来了严峻挑战。为平抑这种波动，电池储能系统（BESSs）以及车网互动（V2G）等先进充电策略被引入，但这些技术的应用都需要一个高效的能源管理系统（EMS）来协同调度。该领域现有研究多集中于小型充电站，且往往未能充分考虑大型可再生能源电站的直接供电、重型电动汽车的V2G潜力以及无功功率（reactive power）的精确管理。因此，本研究旨在填补这一空白，其核心目标是开发一个基于混合整数线性规划（MILP）的能源管理系统，用于优化一个由大型风电场直接供电、并整合了光伏、储能及电动卡车V2G功能的电动汽车充电中心（EVCH）的日常运营，从而实现运行成本最小化，并评估V2G在不同工况下的真实效益。
二、 研究的工作流程与方法
该研究的工作流程主要分为案例建模、模型开发与验证、以及多情景模拟分析四个阶段。
1. 研究对象与案例建模 研究团队选取了一个极为独特的真实案例——位于意大利利古里亚大区瓦多利古雷（Vado Ligure）的电动汽车充电中心。该中心是欧洲首例由大型风电场通过专用线路直接供电的充电设施，装机容量为9.4兆瓦。中心配备有3个隶属于运营商Ricarica的充电桩（2个350千瓦超快充和1个75千瓦快充）和12个隶属于另一运营商的250千瓦充电桩，可为乘用车及电动卡车提供快速充电服务。研究中，该设施被假设将进行技术升级，包括增建一座配备屋顶光伏电站（PV）的办公楼、安装一套电池储能系统（BESS），并引入电动卡车的过夜智能充电与V2G服务。
2. 能源管理系统（EMS）数学模型的开发 研究团队在MATLAB/YALMIP环境中构建了一个基于MILP的日前调度能源管理系统，并使用GUROBI求解器进行寻优。该模型以一周（168个时段，单位时段时长为1小时）为优化时间跨度，以充电中心的净运行成本最低为目标函数。目标成本构成详尽，涵盖：与公用电网的有功（active power）交易成本、无功功率交换的惩罚成本、光伏弃光惩罚、电池储能系统充放电循环老化成本、电动卡车充电与V2G服务的净收益/成本、因未能满足电动卡车目标荷电状态（SOC）而产生的惩罚以及电网峰值功率吸收惩罚。 模型的约束条件精确描述了各设备运行特性，特别包括以下几项关键建模创新： * 无功功率与逆变器能力曲线（Capability Curves）的线性化处理：为确保全局最优解，研究对并网逆变器的能力曲线进行了精准建模。根据意大利CEI 0-16标准，电池储能逆变器的圆形能力曲线、光伏逆变器的半圆形能力曲线以及风电全功率变流器的矩形能力曲线被纳入模型。对于非线性部分，研究采用在圆形能力曲线内内接多边形的方法进行线性化近似，例如使用一个四十边边形（tetracontagon）来逼近电池储能逆变器的圆形曲线，其近似误差被验证低于0.41%。 * 电动卡车V2G模型的建立：模型将电动卡车视为一个移动的储能单元，当其在夜间8点至次日早上8点停靠在专用充电桩时，允许其进行双向功率交换。模型根据卡车电池的能量状态（SOE）动态限制其充放电功率，并确保其在离开时达到80%以上的目标SOC。
3. 模型验证与情景分析 为保证模型可靠性，研究者将所提MILP模型的优化结果与HOMER Grid软件的仿真结果进行了交叉验证。在得到验证后，研究设定了两个核心基准场景进行深入分析： * 场景一：电池储能系统正常运行，启用电动卡车的V2G功能。 * 场景二：电池储能系统因故障退出服务，但电动卡车仍提供V2G服务。 基于这两个基准场景，研究进一步进行了多维度的敏感性分析，以评估在不同风光资源禀赋（高/低）、电动卡车可用时段（日间/夜间）以及不同电价（高/低）条件下，V2G对充电中心运营性能的影响。
三、 主要研究结果
该研究的优化结果揭示了V2G技术和电池储能系统在不同运行条件下对充电中心运营成本和策略的深刻影响。
1. V2G的经济效益与电池储能系统的作用 在基准场景一的夏季典型周模拟中，能源管理系统充分调度了本地风光资源与电池储能系统。结果显示，充电中心无需从公用电网购电，完全依靠可再生能源与储能即可满足所有电力需求。通过对比传统恒功率充电、智能充电和V2G三种模式，研究发现V2G技术能带来显著的额外经济收益。相比恒功率充电，应用V2G可使设施运行成本降低13.3%。这一效益通过电动卡车在电价低谷时充电、电价高峰时向电网或本地负荷放电的套利行为实现。
2. 电池储能故障下的系统韧性（Scenario II） 当电池储能系统完全退出运行（场景二）时，系统失去了重要的灵活性资源，但其成本的增加却十分有限，设施净成本仅上升了3.6%。这说明，电动卡车通过V2G提供的灵活性在很大程度上弥补了电池储能系统缺失所带来的调度能力损失，保持了充电中心运行的经济韧性。能源管理系统通过优化多辆电动卡车的充放电时间表，有效替代了部分固定式储能的功能。
3. 敏感性分析的关键发现 * 电动卡车可用时段的影响：一个关键的发现是，如果电动卡车在日间（而非夜间）可进行充放电，V2G带来的收益将被完全抵消（nullified）。这是因为日间正是光伏和风电等可再生能源出力的高峰期，卡车的V2G放电时段与自然资源发电高峰重叠，导致多发的电能无法被有效存储，反而可能增加弃光或低价上网的情况，从而削弱了其削峰填谷和套利的价值。 * 电价水平的影响：研究还发现，更高的电价会放大V2G的价值。当电价升高时，V2G对成本优化的贡献度会增加6.7%。电价峰谷差的扩大为V2G的“低充高放”提供了更大的利润空间，使其经济优势更为凸显。
四、 结论与价值
本研究成功开发并验证了一个适用于真实大型风电直连充电中心的MILP能源管理系统。研究结论明确指出，先进的V2G技术在优化重型电动汽车的充电策略中扮演着关键角色，能显著降低充电设施的运营成本，减少对公用电网的依赖。尤其重要的是，在电池储能系统发生故障时，电动卡车车队通过V2G能够作为一种可靠且经济的备用灵活性资源，保障系统的经济运行。这一发现对于提升电动汽车充电基础设施的韧性和可靠性具有重要的实践指导价值。此外，研究提出的考虑逆变器能力曲线的精确线性化建模方法，为同类优化问题提供了方法论上的参考，提高了理论模型与实际运行性能之间的一致性。
五、 研究亮点
本研究的最大亮点在于其案例的独特性和研究的全面性。首先，它是极少数基于一个由9.4兆瓦大型风电场直连供电的真实充电中心案例进行的研究，而非仅依赖仿真或小规模实验。其次，研究专门针对重型电动卡车的V2G 能力进行了深度分析，揭示了其在不同电价、不同停车时段下的差异化价值，特别是发现了“日间V2G效益归零”这一重要洞见。最后，该方法论上的创新在于对无功功率管理的重视和对不同类型逆变器能力曲线的精确线性化处理，确保了MILP模型求得全局最优解的准确性，这一综合性建模方法在既有文献中鲜有报道。