四年前，我首次（颇为自负地）发布了对未来几十年的预测，内容是关于利用电动汽车电池来保障电网稳定性及提升成本效益的三种途径。如今，有必要回顾一下，看看这一领域目前的发展情况。
正如人们从这张我刚刚更新并添加了第四条途径的图表中所能看到的那样，我对业内所说的 “车网互动（vehicle-to-grid）” 模式并不看好，在这种模式下，当用电需求高时，会调用电动汽车电池中储存的电量。在我看来，该模式面临诸多阻碍，这会限制其效用。我对 “车到家庭（vehicle to home）” 模式同样也不看好。
电动汽车电池利用策略的增长情况
对于车网互动模式而言，一个显而易见的挑战在于，人们下班开车回家后通常就会给车充电，这意味着车辆此时是需求问题的一部分，而非需求解决方案的一部分。这是一个时间安排上的问题，进而演变成了一个心理层面的问题，因为车辆电池电量本来就已经减少了，人们不会愿意让电池电量进一步耗尽。那些车库里有五辆车的人，由于不存在这种顾虑，他们也不太可能费心去注册相关服务来让别人使用自己的电池，毕竟他们也不缺这点钱。
卡尼曼前景理论示意图
第二个原因是丹尼尔・卡尼曼和阿莫斯・特沃斯基通过实验验证并确认的一种心理现实，即前景理论。现实中的人并非像经济学家所设想的那种完全理性的 “斯波克式机器人”，除非经过刻苦训练克服自身的本能倾向，否则人们不会同等地看待潜在的收益和损失。日内交易员和扑克玩家通过训练让自己变得像 “经济人” 或者类似的角色，但即便如此，他们往往也只是在做日内交易或打扑克时才会这样。
现实中的人们对损失的恐惧远远超过对收益的看重。如果人们拥有某样东西，他们对其珍视程度会高于当初愿意为之付出的价格。这在实际情况中的体现就是，如果他们的电动汽车电池中有电量，要是没有高额补偿，他们是不会愿意放弃这些电量的。而且，他们大多会无端地担心电池因充放电次数增多而性能下降。这就给吸引人们注册相关服务带来了难题。人们不会出于好心去注册，也不会因为这项服务有吸引力就主动去寻求它，所以让电动汽车用户注册相关服务可能会很困难。
最后一个原因是，电网并不需要某一辆电动汽车电池中的电量，而是需要一万辆电动汽车电池中的电量。这意味着得有人去搭建聚合系统，并将其提供给电力公司使用。大多数初创企业获得的资金都非常少，有一家企业好不容易才筹到了 1010 万美元。
在这一领域，最合理的当属 Synop 公司，它借助电动校车电池并采用车队解决方案。这样做更合理，因为校车的工作循环有限，在用电高峰时段之前就会停驶，而且运营校车的是使用电子表格进行管理的公司，而不是凭直觉行事的家庭主妇。
车到家庭模式的市场更为有限，这一点会让很多美国人和澳大利亚人感到惊讶。原因很简单：世界上绝大多数人居住在多单元住宅中，有共用的停车场，而且他们的停车位与居住空间之间没有电力连接。从汽车流出的电会流向负责大楼运营的公司，而不是流向他们的金鱼缸、游戏机或者酒柜。
只有居住在有私人车道的独栋房屋里的人才能利用车到家庭技术，在电网断电时利用车辆电池来维持照明。而这其实就是该项技术在家庭中的应用场景 —— 应急备用电源，其经济价值微乎其微。在美国，存在一种奇怪的离网执念，这使得人们花费更多的钱去获取质量较差的电力，还盲目地认为这样做比花很少的钱从别人那里购买高质量电力要好。在得克萨斯州，这种情况最为严重，那里的电网可靠性极差，因为电网是为企业盈利而运营的，并非作为一项公共服务。得克萨斯人常常在黑暗中受冻，或者支付高昂的电费，所以一辆能让啤酒保持低温的皮卡倒是一项不错的投资。2022 年，得克萨斯州人均遭遇电网中断的时长为 273 分钟，将近 5 个小时。
澳大利亚地广人稀，有大量带大屋顶的牧场式住宅，而且电网也不太可靠，平均每年停电时长约为 200 分钟，即 3.3 个小时。澳大利亚有一项罕见的优势，那就是人均居住空间比美国还多，远远超过全球平均水平以及其他西方国家的平均水平。有私人车道的独栋房屋在那里是常态。
相比之下，德国和丹麦每位用户每年遭遇停电的时长大约只有 13 分钟。
然而，即便在美国这种地广人稀的地方，仍有 20% 的郊区居民居住在多单元住宅中，所以并非所有需要长途通勤去上班或购物的人都能利用这一技术。美国郊区居民大约只占全球人口的 1%。
许多美国人和澳大利亚人的居住模式以及媒体经常呈现的那些居住模式，远没有他们以为的那么普遍。这是卡尼曼和特沃斯基所研究的另一种认知偏差 —— 可得性偏差，即那些因为你经常看到所以容易想到的事物，会被认为在全球范围内在统计数据上更为普遍。
当然，“工作车辆到作业用电” 则是另一种情况。在工作场所，能够使用皮卡或厢式货车中相对大容量的电池来替代发电机为工具和作业照明供电，这是一种很好的应用场景，但这只适用于那些本身没有电力供应的小型工作场所。例如，在基础设施或商业建筑施工场地，这种方式用处不大。对于使用电池供电工具维护农场以及操作播种和喷洒无人机的人来说，它是有用的，但即便在这种情况下，随着农场设备的电气化，会有比皮卡电池容量更大的电池可供使用。在某些情况下，它可作为汽车露营时的电源使用，但很多你能在帐篷旁边停车的地方都有电源插座，而且绝大多数西方人根本就不露营，即便露营，一年也就一两天或者四五天的时间。
不，在我看来，重头戏在于需求管理领域，也就是在用电需求高峰时让电动汽车停止充电。这将有两种实现形式，即自动控制和聚合管理。
自动控制的情况将出现在如今大量车辆停放的各个场所，比如车队停车场、维修场、商业停车场、办公楼停车场以及住宅停车场。现在，很多停车位都在配备充电设施，而且随着电动汽车越来越多，这种情况还会持续下去。办公楼会为所有员工提供充电服务，商场希望顾客能来消费，居民在选择居住的楼盘时也已经开始用实际行动来表明态度，他们会优先选择配有电动汽车充电设施的楼盘，而不是那些其他条件相同但没有充电设施的楼盘。
为什么会是自动控制呢？因为运营办公楼、商场、公寓楼以及商业停车场的公司需要支付电费，而且还要支付需量电费。以我在温哥华市中心的公寓楼为例，几年前我协调安装了电动汽车充电设施，我们的电费账单中有四分之一是需量电费。当大楼用电量超过一定千瓦数时，拥有并运营这栋大楼的业主团体（分层所有权机构）就要为超出限额的每千瓦电量支付 5.35 美元。楼内的各套公寓是单独计量电费的，但停车位的用电并没有和公寓一起计量，而是归大楼统一计费。
因此，所有运营大型建筑的公司都已经配备了电力管理系统，只要有可能，就会尽量避免产生需量电费。随着大量电动汽车增加用电负荷，智能充电系统会在用电高峰时段减少充电量以避免产生需量电费，这将成为一项相当常规的功能。如果车辆白天在工作场所充电，那么可以在阳光充足的中午稳定充电，但随着下班时间临近，充电量就会逐渐减少到涓涓细流般的程度。
电力公司无需采取任何措施来促使这种情况发生，只需对商业用电费率设置足够的需量电费即可。市场会自动处理好其余的一切，充电设备供应商会强调其能源管理解决方案的质量，并承诺避免高额的需量电费支付。
这涵盖了世界上的每一个停车场、商场、医院、办公楼、公寓楼以及住宅楼。这就是为什么这种方式的渗透率会是最高的。
但还有更进一步的情况。电力公司已经会向钢厂、造纸厂等大型用电客户支付费用，让它们在用电需求高峰时以每次 5 兆瓦或 10 兆瓦的规模关停设备。电力公司会开展采购招标，吸引相关机构报名参与，作为回报，这些机构通常会获得可观的补偿。电力公司会将其电力管理系统与钢厂等企业的运营系统整合在一起，并依据合同获得相应权限，以便从那些老式的绿色屏幕系统（可能指传统的工业控制系统）中关闭高耗电量的设备。发出一个监控与数据采集（SCADA）指令后，这种大型的点源用电需求就会关闭，钢厂则会按照协商好的方式收到相应通知。
四年前，我曾设想会有人将电动汽车聚合起来形成大规模的用电调控资源，参与需求管理招标，并与电力公司的电力管理系统进行整合。我当时认为像 ChargePoint 这样的公司会做这件事，它在美国拥有 37719 个充电站，共 67946 个充电端口。
而就在我刚才查看时，果然，ChargePoint 确实在向电力公司提供需求聚合服务，同时也在其安装产品的建筑内开展同样的业务。不过，虽然它是最大的充电服务提供商，但绝不是唯一的一家。而且它的主要客户 —— 电动汽车司机，是向它支付充电费用的，所以它在不惹恼客户的前提下能做的事是有限的。在那里，营收来源和客户忠诚度之间存在着一种有趣的战略动态关系。
但还有其他途径可以在完全不涉及充电桩的情况下进行需求管理聚合。车联网（Telematics）技术将远程通信和数据分析相结合，能够实时监控和管理车辆。它可以提供车辆位置、电池健康状况、充电状态以及驾驶员行为等方面的信息，是车队运营商和电动汽车用户必不可少的工具。该技术有助于路线优化、能源管理以及预测性维护，有助于降低成本并提高效率。车联网技术在电动汽车车队、汽车共享服务以及订阅模式中广泛应用，为应对日益复杂的互联和电动化交通管理提供了切实可行的解决方案。车联网公司可以访问在其平台注册的电动汽车，这些车辆要么是作为像特斯拉那种包含空中升级功能的厂商车联网服务的一部分，要么是作为提供其他解决方案的第三方车联网服务的一部分。如果你有一个能提供车辆相关信息或者能以某种方式对车辆进行控制的应用程序，那它就是通过车联网后端来实现这些功能的。
车联网解决方案能够判断电动汽车是否在充电，并且具备发送指令开启或关闭充电的能力。大多数供应商都没有提供这项功能，因为这对他们来说是次要的，而且他们的客户并非电力公司，但这种能力是可以被利用的。
接下来讲讲蓝波智能（BluWave-ai）。这家位于渥太华的公司几年前就敏锐地意识到，他们可以将电动汽车聚合起来，以某种方式对司机进行奖励，同时又不从他们的电池中取电，从而避开那个认知陷阱，然后将大量的用电需求（大约每一千辆车能聚合 1 兆瓦的用电需求）打包提供给电力公司。他们已经验证了这一解决方案，在渥太华地区已有数百名司机注册，并且应当地电力公司的要求已经实施了大约 100 次需求调控行动。现在，他们正在安大略省和爱德华王子岛加大推广力度以吸引更多司机加入。本月注册的司机将有机会参与月底的一系列抽奖活动，总奖金为 5000 加元。
这是一种有趣的先有鸡还是先有蛋的情况。除非有大量司机注册，否则电力公司不会感兴趣；而要是电力公司不签约付费，又很难从财政上对推迟充电的司机进行奖励。蓝波智能必须预先投入资金聚合一批司机，才能向电力公司提出有吸引力的方案，所以目前它正处于这样的扩张阶段。
一旦司机注册，后续操作就相当自动化了。通过蓝波智能的应用程序注册车辆后，其系统就能查看车辆的电量状态、位置以及充电状态。如果电力公司提出需求管理请求，蓝波智能就能关闭足够数量车辆的充电功能，以实现降低用电需求的目的。当然，用户必须同意这么做，所以目前的模式是，每个用户的应用程序会通知他们相关请求，并让他们可以选择是否退出。如果他们不选择退出，充电就会暂停一段时间。由于蓝波智能在设计与客户的交互方式时巧妙地采用了 “选择退出” 模式，所以在收到请求时选择退出的司机非常少，平均比例远低于 10%。
当然，这也是他们在向电力公司提供兆瓦级用电调控资源时需要处理的随机数据的一部分。他们正在利用关于车辆类型、电量状态历史记录等方面的统计模型来计算可以关闭多少电量，不过这种计算只是大致准确。他们正在与电力公司合作，共同解决这个问题并协调计费事宜，但电动汽车需求管理只是电力公司众多供需调节手段中的一种，只是一种新手段而已。
正如我今天早些时候与蓝波智能团队讨论的那样，在冬季和夏季，当需求管理请求大多会在每晚出现，进而每天都会有通知时，这些通知可能会比较烦人。这就需要进行一些管理和思考。因此，这对蓝波智能来说也是一种季节性更强的营收来源，如何确定向车主分配多少收益将会是一个持续讨论和不断完善的话题。
蓝波智能的另一款产品负责车队能源管理，也就是我认为会成为解决方案中非常重要一部分的商业需量电费管理解决方案。
正如我对该团队所说的，他们正在新兴能源经济的一个特定领域开展工作，这个领域很重要且发展迅速，经过对解决方案的摸索，他们目前所做的一切都是正确的。
