通过利用环境能量来减少电动汽车充电基础设施的碳排放并提升其性能

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Decarbonizing and fortifying electric vehicle charging infrastructure through ambient energy harvesting

电动汽车充电基础设施通过整合高熵能（振动、热梯度、降水）与可再生能源实现高效自给，案例显示能耗降低50.18%，自给率63.80%，碳减排80.13%，并提升电网韧性。

　　

马文鑫|马小雷|赵荣佳|朱星毅

北京航空航天大学交通科学与工程学院，中国北京100191

摘要

电动汽车（EV）的快速增长对城市电网造成了双重压力，加剧了电力需求并增加了电网中断的脆弱性。本研究提出了一个综合框架，通过利用道路环境中未充分利用的高熵能源（包括车辆振动、温度梯度和降水能量）来开发高效且自给自足的电动汽车充电基础设施。该框架整合了可再生能源发电、基础设施能耗、基础设施配置和运营调度。在北京进行的案例研究表明，所提出的框架使电动汽车基础设施的年能耗降低了50.18%，实现了63.80%的能量自给率，并减少了80.13%的碳排放。在电网故障情况下，该系统通过本地化能源供应保持了超过96.41%的正常运行能力，展现了强大的韧性。从经济角度来看，虽然高初始成本阻碍了市场的采纳，但短期政策指令和长期成本降低对于大规模部署至关重要。这些发现为构建脱碳、独立于电网且有韧性的电动汽车充电生态系统提供了一条实用路径。

引言

在电气化和数字化的协同推动下，全球交通运输行业正在向智能化和低碳运营方向发生深刻变革（Liu等人，2025a）。在这一转型过程中，一个核心挑战是在满足电动汽车（EV）车队快速增长能源需求的同时，保持电网稳定并实现预期的环境效益。因此，从基础设施规划、系统设计到实时运营的整个生命周期内，都需要高效且智能的充电解决方案。电动汽车充电基础设施通过物理和数字方式连接电动汽车、电网和管理平台，从而实现这些解决方案。随着互联和智能交通系统的进步，电动汽车充电服务正从传统的能源输送方式演变为数据驱动和上下文感知的运营方式（Liu等人，2025b）。为了支持这种运营，电动汽车路边基础设施（EVRI）已逐步集成到充电系统中，提供了道路网络级别的分布式感知、通信和边缘计算能力。EVRI通常包括感知设备、通信设施（如路边单元RSU）以及配备边缘服务器（ES）的引导组件。这些异构模块共同支持数据采集、信息交换和实时决策的闭环工作流程，使电动汽车、充电器和电网之间能够进行动态信息共享，从而实现智能充电服务（ElGhanam等人，2021）。然而，EVRI的大规模和持续运行显著增加了电力需求，尤其是当与不断增长的电动汽车充电需求结合时。根据2023年底北京城市道路总长度为6,256公里的数据（北京市人民政府，2024年），并假设每公里EVRI每天平均耗电2千瓦时（Hu等人，2025年），估计城市路边系统的总能耗每天约为12.5兆瓦时，每年约为4.6吉瓦时。这种不断增长的需求给城市电网带来了额外压力，可能会削弱交通电气化带来的环境效益。此外，对集中式电网供应的过度依赖使系统容易受到极端天气事件或电网不稳定造成的停电影响，在这种情况下EVRI可能无法正常运行，从而引发一系列潜在的安全风险和重大经济损失。因此，上述挑战凸显了开发高效且自给自足的电动汽车充电基础设施的迫切需求。

为应对这些挑战，一些研究探索了需求侧能源管理策略以提高EVRI的效率。典型方法包括优化RSU布局和睡眠调度，旨在减少冗余部署并根据实时交通密度动态调整RSU的运行状态。这些策略在降低待机能耗和提高整体网络效率方面显示出有效性（Mostofi等人，2013；Wu等人，2012）。然而，这些需求侧优化主要在运营层面调节能源消耗模式。随着电动汽车普及速度的加快和EVRI计算需求的增加，这些方法 alone 无法抵消EVRI负荷的快速增长或减少对集中式电网的依赖。这一局限性突显了探索供应侧补充解决方案的必要性，特别是通过整合分布式可再生能源。

分布式可再生能源发电技术，包括太阳能光伏（PV）阵列和小型风力发电系统，已被提出用于减轻电网负担（Liu等人，2024；Nomandela等人，2025；Zhang等人，2025）。然而，这些系统的部署常常受到土地使用限制、气象变化以及与城市道路旁和充电站点相关的光污染和噪音污染法规的限制（Zhu等人，2025）。因此，人们开始关注与道路环境更兼容的替代能源。值得注意的是，道路基础设施不断受到车辆运动、行人活动和环境相互作用等各种形式的机械干扰。这些动态因素为收集环境能量提供了独特的机会。这些能量形式通常是不规则的、密度低且分布广泛的，共同构成了高熵能量（Wang，2019）。在道路交通中，典型的能量来源包括车辆与路面相互作用产生的振动能量（Pan等人，2021）、地表与地下温度梯度产生的热能（Zhu等人，2019）、移动车辆引起的空气动力能量（Mattana等人，2014）以及降水产生的液滴动能（Xu等人，2021）。尽管每种能量来源单独来看贡献较小，但它们的总潜力可能相当大。一项先前的研究报告称，只有大约21.5%的燃料能量实际用于车辆前进，其余78.5%作为浪费损失（Abdelkareem等人，2018）。在这些能量损失中，车辆振动所产生的部分能量是可以回收的，每辆车的可提取功率估计在0.1千瓦到5千瓦之间。收集这些高熵能量可以补充传统可再生能源，为EVRI提供现场发电。

然而，大多数现有研究将供应侧和需求侧分开处理。供应侧的工作通常侧重于优化单个能源来源，而需求侧研究则强调RSU调度或能源消耗控制。实际上，能源生成、消耗和调度在空间和时间尺度上是高度相互依赖的，多源可再生能源的间歇性和异质性进一步增加了建模的复杂性。这一挑战凸显了需要一个综合评估框架，以提高电动汽车充电基础设施的可持续性和韧性。为解决这一差距，本研究提出了一个综合框架，用于评估由可再生能源驱动的电动汽车充电基础设施，该框架联合建模了能源生成、需求和运营调度。如图1所示，该框架包括三个核心组成部分：（1）边界条件定义，规定了系统的物理和运营约束；（2）能源系统建模，描述了可再生能源供应和基础设施负荷；（3）基础设施性能评估。这些组件共同在统一的分析工作流程中量化了能源节约、自给自足和成本性能。这种整体方法为设计下一代脱碳且具有电网不确定性的电动汽车充电系统提供了基础。

本研究的主要贡献如下：首先，开发了一种综合方法框架，通过协调管理可再生能源发电、基础设施能耗、基础设施配置和运营调度来评估和提高电动汽车充电基础设施的能源效率和自给自足能力。其次，我们将高熵能量收集（即热能、振动能和液滴能）与太阳能光伏结合，以拓宽可再生能源供应并减少对集中式电网的依赖。第三，提供了基于政策的见解，以指导电动汽车充电基础设施的可持续转型，强调技术创新、成本降低和有针对性的激励措施对于实现大规模、低碳和有韧性的充电网络至关重要。

本文的结构如下：第2节回顾了关于电动汽车充电基础设施和可再生能源整合的相关研究。第3节介绍了所提出的评估框架，包括边界条件定义、能源系统建模和评估指标。第4节讨论了案例研究结果，展示了关键指标的评估情况，并强调了政策影响和实际见解。第5节总结了研究并指出了未来研究的有前景的方向。

章节摘录

文献综述

关于高效且自给自足的EVRI的研究主要集中在两个方面：基础设施部署和运营的需求侧管理，以及为提高电力自主性和韧性而进行的供应侧可再生能源整合。在需求侧，许多研究旨在通过优化部署和运营策略来提高EVRI的能源效率。许多研究开发了多目标优化模型，这些模型考虑了交通流量等因素。

潜在评估框架概述

本研究建立了一个综合框架，用于评估由分布式可再生能源驱动的电动汽车充电基础设施的能源效率和自给自足性能。该框架整合了能源生成建模、电动汽车基础设施负荷建模以及能源节约、自给自足和成本性能的协调评估。如图2所示，该框架基于一个由通信层和物理层组成的双层系统架构。

EVRI的空间和运营特性

为了验证所提出的潜在评估框架的适用性，我们使用位于中国北京亦庄自动驾驶示范区内的五个交叉口的实证数据进行了案例研究。这些交叉口分别标记为#1至#5，它们具有不同的交通流量和设备配置，同时保持了支持协调能源流动和信息交换的空间连通性。

结论

本研究提出了一个通过收集环境能量实现高效且自给自足的电动汽车充电基础设施的综合框架。通过协调可再生能源生成、基础设施部署和运营调度，该框架实现了分布式电动汽车充电系统中能源供应和需求的协同管理。该框架整合了高熵能量收集技术，包括振动能、热能和液滴能，以补充传统能源。

CRediT作者贡献声明

马文鑫：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿撰写，项目管理，方法论研究，概念构思。马小雷：撰写 – 审稿与编辑，监督，项目管理，方法论研究，资金获取，概念构思。赵荣佳：撰写 – 审稿与编辑，验证，数据管理。朱星毅：撰写 – 审稿与编辑，监督，资源协调。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划（编号：2023YFB2604600）和北京自然科学基金（编号：JQ24051）的支持。