在你心中，理想的出行是什么樣的？道路暢通無阻，少見尾氣污染；車輛自主決策，路況一目了然；充電瞬間搞定，城際出行無憂……

如今，智慧交通迅猛發展，傳遞著另一層深刻含義——交通領域低碳化勢在必行。“2030年前達到碳排放的拐點，2060年前實現碳中和”，全世界在“變綠”的問題上態度出奇的一致，這也意味著全球的新能源汽車產業將會迎來新一輪的增長。

近日，國務院辦公廳印發《新能源汽車產業發展規劃（2021～2035年）》，提出要堅持電動化、網聯化、智能化發展方向，以融合創新為重點，突破關鍵核心技術，優化產業發展環境，推動我國新能源汽車產業高質量可持續發展。

風口之上，國家電網已率先入局。

資源匯聚，定制“電動化”滿足多場景用能需求

103萬個充電樁入網，這是國家電網智慧車聯網平臺近日創造的最新紀錄。

數據顯示，截至11月18日，智慧車聯網平臺已接入充電樁超過103萬個。這些充電樁覆蓋全國273個城市，其中，國家電網自營充電樁14萬個，個人充電樁38萬個，接入公共充電設施超51萬個，占全國總量的90％以上。

一張全球覆蓋面最廣、數量最多、服務能力最強的充電樁網絡已經全面鋪開。從最北端的黑龍江伊春到最南端的海南三亞，從最東端的黑龍江雙鴨山到最西端的新疆喀什，十縱十橫高速充電網絡，以及遍布鄉村城鎮的各種充電網絡毛細血管，組成了一個龐大的充電服務網絡體系。

103萬個充電樁“入網”，是國家電網“精細”布局的結果。

在高速公路和城市充電方不方便，是電動汽車車主最為關注的。據了解，國家電網已建成高速公路快充站2003座、城市公共站7027座、專用充電站3476座，縣域城市充換電設施已經達到3.5萬個。此外，覆蓋“兩縱一橫”的全國岸電運營服務平臺目前已經有超過600套岸電設施接入，覆蓋長江沿線、京杭運河、沿海流域3000多千米航道。

貨運車、載重車產生大量污染物，亟須電動化改造。但目前，我國重型卡車電動化水平尚不足1%。近日，在內蒙古華能伊敏煤電露天礦，31臺電動重型卡車正在忙碌作業。在伊敏煤礦，智能換電站每4分鐘就完成一輛重型卡車的換電工序，一塊電池能讓卡車跑上35千米，運送土方四五趟。

由國家電網和華能集團研發的我國首套電動重型卡車智能換電系統通過100天高強度試運行正式投運，開啟了我國大型工程車輛的電能替代進程。國網電動汽車服務有限公司重卡項目負責人孫健說：“今年1月至4月，我們進行了為期3個多月的低溫環境試驗運行，即使在零下40攝氏度的低溫下，整套系統都可以安全穩定運行。”

在試運行的100天里，這些卡車替代電量630萬千瓦時，直接減少柴油消耗1500噸。未來，國家電網將在內蒙古、西藏、青海、新疆等礦產資源豐富地區加快推廣這一換電系統，計劃到2025年，實現礦山重卡電動化替代超過5000臺，替代電量預計可達到40億千瓦時。

重載車輛電動化，充電也要跟上。6月19日，新一代電動汽車充電技術中日聯合發布會在線舉行。發布會上，國家電網有限公司與日本電動汽車快速充電器協會圍繞新一代電動汽車充電技術，發布《電動汽車ChaoJi傳導充電技術白皮書》和CHAdeMO3.0標準。

據了解，新一代ChaoJi充電技術是一套完整的電動汽車直流充電系統解決方案，可實現最大充電電流360安培、充電功率900千瓦，電動汽車充電5分鐘即可行駛400千米。該技術具有廣泛的應用前景，可在覆蓋主流乘用車領域的同時，滿足重載車輛等車型的特殊需求。

車聯網平臺連接起了110家充電樁企業、330家中小運營商和平臺運營商、30多家車企、3000家企業用戶、100家互聯網平臺，這些成員又將如何發揮作用？

國網電動汽車公司副總經理闕詩豐表示，三個平臺的建設至關重要。“統一物聯平臺，可以提升充電設施平臺接入效率50%，降低接入成本80%；大數據平臺可為國家及行業發展提供全面數字化支撐、助力全類型出行公司降本增效；互聯互通平臺與特來電、星星充電、南方電網、小桔等多家運營商實現互相啟停支付。”闕詩豐說。

此外，國家電網還進一步提升與電動汽車用戶鏈接效率，以客戶為中心，不斷挖掘電動汽車用戶新需求，開放“e充電”APP社區功能，為平臺百萬電動車主搭建了交流心得、分享電動汽車生活的家園；新增平臺商戶號功能，吸引電動汽車廠商、商戶、媒體入駐，直達百萬電動車主，以更豐富的資訊內容、更有特色的充電出行服務，構筑聚集電動汽車用戶頭部服務平臺。

能源互聯，電動汽車聚合體參與電力市場

電動汽車規模化發展，在帶來無限機遇的同時，也帶來了巨大挑戰。

“2040年我國將達到3億輛電動汽車。從機遇看，電動汽車充電被有序引導，可以大幅提升電網設備利用率，節約投資近70%。動力電池電量能達到200多億千瓦時，將為電網提供120億千瓦時的儲能和480萬兆瓦的調節能力。”國網電動汽車公司副總經理王文說。

然而，行業有序發展任重道遠。目前，我國充電設備商將超過1萬家，社區超過400萬，配套運營班組及安樁公司規模也將超過百萬家，涉及從業人員近2000萬人，龐大的產業鏈需要進一步協同和升級。此外，一些地方仍存在電動汽車無序充電的現象，“無序充電加劇區域電網峰谷差，單純增容升級線路會使全社會電力投資翻倍，將增加終端用戶的用電成本。這是所有人都不愿看到的。”王文說。

針對這些問題，國家電網給出了解決路徑。

在居民社區，為解決私接亂建、通信功能不完善等問題，國網電動汽車公司開發了“一橫五縱”智能充電工業互聯網平臺，實現“用戶商城、生產監造、安樁監理、運維運營、充電調度”全環節的數字化管控，在供電企業智能充電調度下，用戶充電過程全程無感參與，出行無憂。

目前，國家電網已在北京、上海等18個省市建設了5.2萬個有序充電樁，覆蓋4789個居民社區，服務車主5.47萬名，轉移高峰電量432萬千瓦時。此外，智能充電可以將80%以上的充電負荷轉移到電網低谷時段，在100%滿足用戶充電需求的基礎上，實現社會整體充電成本最低。

充放電（V2G）業務也是近來電動汽車用戶廣泛關注的車網互動模式。“電網低谷時段充電、高峰時段放電，車變成移動‘充電寶’，通過充放電差價賺取收益。”在北京市朝陽區工作的李女士，將新能源車停靠在一臺V2G充電樁前，插好充電槍后，在“e充電”APP上設定用車時間和最低電量，開始參與電網互動。

V2G模式下，用戶可以通過“e充電”APP參與車網互動，根據電網需求進行雙向智能充放電，收益實時到賬，電池在線質保。如今，北京地區車主參與V2G業務可以獲得增值收益來抵消充電費用。典型公務車車主在周末連接V2G充電樁，可收益80元，年收益可達4000元。目前，國家電網已在全國14個省市開展車網互動智能充放電試點項目建設近40個，布局V2G充放電終端近400個。

此外，單個電動汽車響應功率小、數量眾多、隨機性較強，只有電動汽車聚合體才具備參與電力市場的能力。對此，國家電網搭建起負荷聚合運營平臺，擔負起負荷聚合商的角色，整合中小負荷用戶參與電力市場交易。國家電網還牽頭建設負荷聚合運營業務體系，在國內首次創新實現了新能源車用新能源電的交易模式，基于區塊鏈技術打造了新能源汽車充電聯盟鏈，并依托“綠電交易+扶貧公益”活動，推廣實施綠電交易業務，讓全民參與到電力市場中，為能源轉型貢獻力量。

數據為王，“聰明”的車駛向“智慧”的路

大數據的重要性日漸顯現。如今，用數據去推進企業乃至行業的發展，正成為各行各業發展新趨勢。在智能化的道路上，充電樁同樣可以具備大數據分析的功能。

每輛電動汽車在使用充電樁進行充電的過程中會產生大量的數據，充電樁企業可以利用充電樁與車交互獲得的數據來分析電池安全狀況，實時了解充電站的工作狀態。

近日，國網電動汽車公司發布了《新能源汽車充電數據應用分析》報告，報告顯示，公共充電樁充電波峰基本在早晨8時到9時，中午11時到13時，晚上18時到19時，主要是以私家車為主，出租網約車比例不足10%，大多數都是個人使用為主。

“分析數據我們可以發現，充電后停留在原地8小時以上的私家車占到37.2%，大量的電池閑置而且長時間滯留在固定的地方，私家車與電網互動潛力非常巨大。”國網電動汽車公司總經理沈建新說。

沈建新提到的此類數據，已經在為政府和充電樁企業選址分析、價格設計、運營優化提供新思路。以北京外國語大學片區潛在用戶充電需求分析為例，數據顯示，該片區潛在充電車輛為55輛，其中85%是私家車，62%的車輛月充電量在100千瓦時以內，35%的車輛每次平均充電量在20~30千瓦時。這樣的區域“畫像”為“樁建在哪兒更合理”提供了基本的數據參考。

目前，各地區已經開展了一系列有益的充電數據探索。在天津，國家電網充分發揮城市能源大數據中心作用，利用充電樁充電數據、位置分布、用途類別等數據，結合周邊人口、車輛分布等城市運營數據，建立充電樁利用率評價模型，通過聚類分析、關聯分析等技術，對現有充電樁利用率開展大數據分析；在蘇州，國家電網加快利用大數據分析支持充電樁運營，“蘇州市新能源汽車及充電設施監測平臺”正式上線，可向用戶提供附近充電樁情況，并實現不同充電設施運營之間的統一掃碼服務；在陜西，智慧車聯網平臺通過大數據統計分析接入充電設施信息及車輛信息，為后期車樁規劃提供可靠依據，一鍵式充電服務APP——“聯行秦e充”能幫助用戶快速找樁、直觀查樁……

大數據將助力“聰明”的車駛向“智慧”的路。據了解，《新能源汽車充電數據應用分析》綜合了車、樁、網、電池等諸多數據，涵蓋了數字產業化、產業數字化、數據價值化和數字化治理等多個方面，既是對數字經濟的最好詮釋，也是未來行業發展的重要方向。

“未來電動汽車作為一個移動的儲能電網，將促進電網更加高效靈活。大數據分析不僅能提高充電安全性，緩解車主的里程焦慮，還可以幫助我們進一步了解電網用電負荷，促進其削峰填谷、消納可再生能源，也為電網調頻調峰以及輔助服務提供了強有力的技術和場景支撐。”沈建新表示。