摘要：随着电动汽车（EV）规模化接入电网，其无序充电行为加剧了电网负荷峰谷差，并可能因消耗高碳电力而增加碳排放。为同时实现削峰填谷与低碳引导的双重目标，本文提出了一种融合阶梯碳价机制与自适应分时电价（RTP）的电动汽车有序充电策略。首先，构建了阶梯式碳价模型，根据电网边际碳排放因子动态划分碳价区间，对高碳时段充电行为施加额外经济成本。其次，设计了自适应分时电价模型，该模型不仅考虑传统负荷水平，更引入碳价信号作为电价调整因子，使电价真实反映电力的经济与环境成本。然后，在此基础上建立了以用户总充电成本小化为目标的优化调度模型，成本包括电费成本与碳排成本。后，阐述了所提策略的实施流程与预期效果。理论分析表明，该策略能通过经济杠杆有效高碳高峰时段的充电需求，引导电动汽车向低碳谷时段转移，从而实现电网安全、经济、环保的多目标协同优化。

关键词：187电动汽车；有序充电；阶梯6150碳价；自适应分时电价；碳减排0144；需求侧管理

引言

“双碳”目标背景下，交通领域的电气化已成为减少化石能源依赖和降低碳排放的关键路径。然而，电动汽车作为一类高度灵活的可调度负荷，其充电行为若不加引导（即无序充电），将在晚间用电高峰时段集中充电，与居民用电负荷叠加形成新的“峰上峰”，给电网安全稳定运行带来巨大挑战。同时，电力系统的碳排放具有明显的时序特性，不同时段的边际碳排放因子差异显著。在碳排放高的时段充电，无疑违背了电动汽车的低碳发展初衷。

当前，基于价格的需求侧响应是引导用户用电行为的主要手段，其中分时电价（TOU）应用为广泛。然而，传统TOU电价机制存在以下局限性：（1）电价分区固定，难以适应每日可再生能源出力和负荷需求的波动；（2）仅反映电力的经济价值，未能体现其环境成本（碳排放外部性），无法引导用户进行低碳消费。

为解决上述问题，本文创新性地将碳价机制与电价机制相结合。阶梯碳价旨在将碳排放的外部成本内部化，通过对高碳排放行为征收阶梯式递增的费用，施加经济压力。自适应分时电价则旨在更、动态地反映电力的真实成本。本文提出的融合策略，不仅通过电价引导时间转移，还通过碳价引导低碳转移，双管齐下，以实现对电动汽车充电行为的更精细化、智能化管理。

1阶梯碳价机制设计

阶梯碳价机制的核心在于将电动汽车充电行为所间接引发的碳排放外部性成本内部化，通过经济激励手段，使用户在决策时自发地权衡电价与碳价，从而引导其充电行为从高碳时段向低碳时段转移。该机制的设计遵循“谁排放，谁付费；多排放，多付费”的原则，其丰富内涵如下：

1.1机制设计原理与目的

传统电力消费中，用户仅支付电能本身的发、输、配成本，而未承担其环境成本（即碳排放带来的社会成本）。阶梯碳价旨在填补这一空白，它将无形的环境成本转化为具象的经济信号，使充电行为的环境影响得以量化并反映在用户的终支出中。其根本目的是通过创设一个“碳成本”变量，与电价形成互补和强化，共同塑造用户的成本感知和决策行为，实现环境效益的正向引导。

1.2关键参数的动态确定

基准碳排放强度（CarbonBenchmark）：该值是衡量电网清洁程度的“尺子”。它不是固定值，而是基于历史同期数据、天气预测、可再生能源装机容量增长等因素，通过滚动计算得出的动态基准（如过去30天平均边际碳排放因子）。这确保了基准的科学性和时效性。

区间划分与费率设定：阶梯的划分是关键策略工具。通常可设计为三个区间：

绿色区间（鼓励充电）：当实时边际碳排放强度低于基准线一定比例时（如低于基准20%），认定该时段电力主要由风电、光伏、水电等清洁能源供应。在此区间内，征收象征性的低碳价甚至零碳价，作为一种“绿色补贴”，大力鼓励用户在此时段充电。

黄色区间（中性充电）：当实时边际碳排放强度围绕基准线小幅波动时（如±20%范围内），认定该时段能源结构为混合模式。在此区间征收一个标准碳价，旨在使用户意识到碳排放成本，但不形成强烈。

红色区间（充电）：当实时边际碳排放强度显著高于基准线时（如高于基准20%），认定该时段电网主要依赖燃煤、燃气等高碳能源。在此区间征收惩罚性的高额阶梯碳价，费率可以是标准费率的数倍，旨在通过显著增加经济成本，强烈在该时段的充电需求。

信号的发布与透明度：电网运营商需日前发布预测的24小时边际碳排放强度曲线及对应的阶梯碳价区间划分。这种透明化操作有助于增强用户的可预期性，从而做出更有效的决策，也提升了政策的公信力。

1.3与现有机制的协同

阶梯碳价并非要取代现有的碳排放权交易市场，而是对其在终端消费侧的有效补充和细化。它将宏观的、以发电企业为主体的碳市场机制，微观地、时序地传递至每一个电动汽车用户，形成了“发电侧-电网侧-用户侧”的完整碳成本传导链条。

2自适应分时电价机制设计

自适应分时电价是在传统分时电价基础上的一次智能化升级。其“自适应”特性体现在它不再是固定时间、固定价格的僵化模板，而是一个能够动态响应系统实时状态（包括负荷和碳状态）的“智能价格信号生成器”。

2.1“自适应”的双重内涵

时间维度上的自适应（Time-Adaptive）：电价时段（峰、平、谷）的划分不再由时钟决定，而是基于超短期负荷预测和可再生能源出力预测动态调整。例如，一个阴雨无风的午后，光伏出力骤降，系统净负荷陡增，即使原本是平段或谷段，系统也可自适应地将该时段临时定义为“高价时段”，提前发出价格信号以需求。

价格维度上的自适应（Price-Adaptive）：终的电价水平由两大核心要素共同决定，形成一个复合价格信号：

能量分量（EnergyComponent）：反映电能的发、输、配成本，主要随系统总体供需关系变化。当预测负荷高时，该分量上调；负荷低时，下调。

环境分量（EnvironmentalComponent）：直接与第2章设计的阶梯碳价挂钩。此分量将碳成本无缝嵌入电价中，使得高碳时段必然伴随高电价，低碳时段则享受低电价，实现了经济信号与环境信号的同频共振。

2.2机制运作流程

日前预测与发布：基于气象、历史数据等，预测次日24小时的系统负荷曲线、可再生能源出力曲线及边际碳排放强度曲线。

初步电价生成：根据预测负荷，初步生成基础的分时电价（能量分量）。

碳价嵌入：将预测的碳价信号（环境分量）叠加到基础电价上，形成并发布终的自适应分时电价曲线。用户看到的是一条既包含能量成本又包含环境成本的、随时间波动的“碳电复合价格”曲线。

实时微调：在执行日，可根据实际运行情况，对电价进行小幅度的滚动调整，以处理预测误差，保证引导的有效性。

2.3策略优势

此设计使得电价信号的内涵更加丰富和。它不再仅仅说“现在用电很贵”，而是清晰地告知用户“现在用电很贵，因为一方面电力紧张（能量成本高），另一方面污染严重（环境成本高）”。这种信息的透明化大地提升了需求侧响应的效率与用户参与感。

3有序充电优化模型

有序充电优化模型是整套策略的“大脑”，它负责接收价格信号，统筹用户需求，并计算出在约束条件下满足所有用户充电需求的优调度方案。本模型从负荷聚合商（Aggregator）的视角出发，以实现社会总福利大化为目标。

3.1优化视角与目标

负荷聚合商作为连接电网与大量分散EV用户的中间商，其目标是聚合用户的可调度潜力，代表用户群体与电网互动。因此，优化模型以小化用户群体总成本为目标。该总成本是一个广义成本，包括：

电能购买成本：支付给电网公司的电费，由充电功率与自适应分时电价的乘积决定。

碳排放成本：因充电行为产生的碳费用，由充电功率、实时边际碳排放因子及阶梯碳价的乘积决定。

通过小化这个二合一的总成本，模型自然而然地会倾向于将充电过程安排在“电价低且碳价低”的时段，即实现了经济与环保的双重优化。

3.2核心约束条件的内涵

模型的优化在严格的物理和需求约束下进行，这些约束确保了方案的可行性。

用户需求约束（核心约束）：这是模型的“底线”，保证每一辆参与调度的电动汽车在次日出发时刻（DepartureTime）的电池荷电状态（SOC）达到用户预设的目标值（如90%）。这意味着优化是在满足用户出行刚需的前提下，对充电过程进行优化，而非牺牲用户体验。

电网安全约束（系统约束）：优化后的总充电负荷曲线，与电网原有的基础负荷曲线叠加后，不能超过配电变压器或线路的容量限。这是确保优化方案不会引发电网局部过载、危及系统安全运行的前提。

充电功率约束（设备约束）：每辆车的充电功率在0到其车载充电机或充电桩的额定功率之间。模型可以决定在某个时刻是“充”还是“不充”，以及“以多大功率充”，这提供了调度的灵活性。

3.3优化逻辑与输出

该模型是一个典型的线性规划或混合整数规划问题（此处不展开数学模型）。聚合商在日前收集用户申报的次日出行计划（接入时间、离开时间、目标SOC、电池容量），然后结合电网发布的自适应分时电价曲线和碳价曲线，进行集中优化计算。

输出结果是一个精细化的充电调度计划表，该计划表明确了每一辆车在每一个时间段的建议充电功率或状态。这个计划在满足所有约束的前提下，保证了用户群体的总成本低。聚合商可以将此计划下发给智能充电桩执行，或作为建议提供给用户参考执行。

4.策略实施与预期效果分析

4.1实施流程

日前阶段：电网发布次日的预测边际碳排放曲线、自适应分时电价方案及阶梯碳价区间。

用户申报：EV用户通过平台申报次日的用车需求（离开时间、目标SOC）。

优化调度：聚合商基于申报信息，以第4章的模型进行优化计算，生成优充电计划。

计划执行与实时调整：在当日执行充电计划，并可结合超短期预测进行微调。

4.2预期效果分析

对电网侧：显著降低负荷峰谷差，提高系统运行稳定性和设备利用率；促进可再生能源消纳，降低系统整体碳排放强度。

对用户侧：虽然用户需要改变充电习惯，但其总经济成本（电费+碳费）相较于无序充电场景有望降低，获得实际经济利益。

对环境侧：通过价格信号高碳时段充电，激励低碳时段充电，从源头减少因EV充电带来的间接碳排放，助力电力系统碳减排。

5安科瑞充电桩收费运营云平台系统选型方案

5.1概述

AcrelCloud9000安科瑞充电柱收费运营云平台系统通过物联网技术对接入系统的电动电动自行车充电站以及各个充电整法行不间断地数据采集和监控，实时监控充电桩运行状态，进行充电服务、支付管理，交易结算，资要管理、电能管理，明细查询等。同时对充电机过温保护、漏电、充电机输入/输出过压，欠压，绝缘低各类故障进行预警；充电桩支持以太网、4G或WIFI等方式接入互联网，用户通过微信、支付宝，云闪付扫码充电。

5.2应用场所

适用于民用建筑、一般工业建筑、居住小区、实业单位、商业综合体、学校、园区等充电桩模式的充电基础设施设计。

5.3系统结构

系统分为四层：

1）即数据采集层、网络传输层、数据层和客户端层。

2）数据采集层：包括电瓶车智能充电桩通讯协议为标准modbusrtu。电瓶车智能充电桩用于采集充电回路的电力参数，并进行电能计量和保护。

3）网络传输层：通过4G网络将数据上传至搭建好的数据库服务器。

4）数据层：包含应用服务器和数据服务器，应用服务器部署数据采集服务、WEB网站，数据服务器部署实时数据库、历史数据库、基础数据库。

5）应客户端层：系统管理员可在浏览器中访问电瓶车充电桩收费平台。终端充电用户通过刷卡扫码的方式启动充电。

小区充电平台功能主要涵盖充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析、基础数据管理等功能，同时为运维人员提供运维APP，充电用户提供充电小程序。

5.4安科瑞充电桩云平台系统功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站点分布情况，对设备状态、设备使用率、充电次数、充电时长、充电金额、充电度数、充电桩故障等进行统计显示，同时可查看每个站点的站点信息、充电桩列表、充电记录、收益、能耗、故障记录等。统一管理小区充电桩，查看设备使用率，合理分配资源。

5.4.2实时监控

实时监视充电设施运行状况，主要包括充电桩运行状态、回路状态、充电过程中的充电电量、充电电压电流，充电桩告警信息等。

5.4.3交易管理

平台管理人员可管理充电用户账户，对其进行账户进行充值、退款、冻结、注销等操作，可查看小区用户每日的充电交易详细信息。

5.4.4故障管理

设备自动上报故障信息，平台管理人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理，同时运维人员可通过运维APP收取故障推送，运维人员在运维工作完成后将结果上报。充电用户也可通过充电小程序反馈现场问题。

5.4.5统计分析

通过系统平台，从充电站点、充电设施、、充电时间、充电方式等不同角度，查询充电交易统计信息、能耗统计信息等。

5.4.6基础数据管理

在系统平台建立运营商户，运营商可建立和管理其运营所需站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略、折扣、优惠活动，同时可管理在线卡用户充值、冻结和解绑。

5.4.7运维APP

面向运维人员使用，可以对站点和充电桩进行管理、能够进行故障闭环处理、查询流量卡使用情况、查询充电\充值情况，进行远程参数设置，同时可接收故障推送

5.4.8充电小程序

面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，主要包含扫码充电、账户充值，充电卡绑定、交易查询、故障申诉等功能。

5.5系统硬件配置

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6结论与展望

本文提出了一种集成阶梯碳价和自适应分时电价的电动汽车有序充电策略。该策略通过引入碳价信号，使电价机制同时具备经济引导和环保引导能力，克服了传统价格机制在环保方面的不足。理论分析证明，该模型能够有效实现削峰填谷和降碳的双重目标，为电网、用户和环境创造了三重价值。