长期影响

长期分析认为，根据批发电价，以最佳容量组合进行系统扩容，并投资新资产以满足2030年的需求。研究了太阳能和风能两种孤立系统。分析显示，可再生能源投资增加，因此可再生能源产量增加，尤其是V2G太阳能发电。

智能充电为太阳能光伏系统提供了比风能更大的好处，因为太阳能发电的可预测性更强。风能占比高的系统可能已经显示出电力生产和电动汽车充电之间的相关性，即使充电是不受控制的。

除了办公室充电和部分白天的公共充电外，太阳能光伏发电功率曲线通常与不受控制的电动汽车充电不匹配。因此，智能充电对可再生能源容量的影响可能会因太阳能而带来巨大的增量效益，主要是使用价格合理的电池，这些电池可以储存白天没有消耗的多余可再生能源，然后在晚些时候再分配这些电力。对于风能，即使是不受控制的电动汽车充电，风力发电出力曲线和电动汽车充电负荷曲线也可能已经存在高度匹配，因为风力发电可能发生在夜间，这是电动汽车充电的常用时间。因此，年峰值负荷的减少与短期分析相似。在该系统中增加太阳能或风能可以大幅减少二氧化碳排放。图S6说明了分析的结果。

图S6：电动汽车充电的长期影响

智能充电削减了峰值负荷，减少了限电，并允许更高比例的低成本光伏电力。这有助于取代更昂贵的发电和降低电价。

在太阳能和风能智能充电案例中，可再生能源在系统中所占份额的不断增长，推动了二氧化碳排放量的下降。短期边际成本的下降在很大程度上也与可再生能源所占份额的上升有关。当对V1G或V2G进行建模时，可以观察到限电的高度变化。

IRENA的创新展望与类似研究的结果一致，这些研究着眼于VRE集成对智能充电的影响。其他研究已经确定智能充电对系统峰值负荷降低和相关二氧化碳排放的有益影响（Chen and Wu， 2018； RMI， 2016； Taljegard， 2017）和可再生能源限电缓解（McKenzieet al．， 2016）。这些在图S7中进行了总结。

图S7：电动汽车智能充电对电网的影响

移动即服务与基于电动汽车的灵活性不太兼容

汽车共享和拼车已经改变了消费者的习惯。随着数字化的发展，人们将逐步从拥有汽车转向共享移动和移动即服务（MaaS）。预计到2040年左右，全自动汽车将在城市环境中大规模投放，这将进一步推动这一趋势。这些汽车大部分将是电动的。

这种变化在城市中最为显著，预计到2030年，城市人口将占世界人口的60％，到2050年将占世界人口的70～80％。这种影响的程度将取决于经济发展和人口密度。最终，MaaS的普及和自动驾驶可能会减缓人口密集城市电动汽车轻型汽车的销售（两轮车的销售可能受影响较小）。与此同时，电动汽车的行驶里程将会增加，夜间的非高峰运输将会继续发生。

因此，系统的净可用灵活性可能会降低，特别是在白天，以平衡太阳能。每辆车每天行驶的距离增加意味着停车时间减少，也就是说，电网服务的电池容量减少。对于电动汽车灵活性的可用性的影响—与基于个人电动汽车所有权的运输系统相比，未来基于共享自动驾驶汽车的系统可能会降低这种灵活性—需要进行详细研究。然而，与此同时，基于电动汽车的智能充电可能是扩大可变可再生能源规模的一个关键因素。

MaaS可能不利于VRE的集成，因为连接到电网的电动汽车电池更少。随着主要的移动部门中断，电动汽车可能无法提供足够的电网灵活性。