促进私人电动汽车充电器共享：支付意愿与电网整合

本研究通过离散选择实验量化北京EV车主对私人充电桩共享的支付意愿，发现共享充电桩的意愿支付高于私人充电桩，尤其在城市居民和私家车主中。仿真表明，分时电价可降低电网运营成本约9159万元，优化负荷曲线，促进可再生能源整合。私人充电桩共享结合智能调度和车网互动是解决充电设施短缺的有效途径。

邵超马|若然马|星瑶|颖帆|蒲宏宇|肖博文|戴晨豪

中国地质大学（北京）经济与管理学院，中国

摘要

充电基础设施的稀缺性仍然是电动汽车（EV）普及的主要障碍，全球车辆与充电器的比例一直未能达到政策目标。私人充电器往往利用率较低，具有巨大的共享潜力，可以缓解基础设施短缺问题。本研究通过一项包含1209名受访者的离散选择实验，量化了北京电动汽车车主的支付意愿（WTP），并评估了其对电网运行的影响。研究结果表明，在所有时间段内，车主对共享充电器的支付意愿都高于私人充电器，尤其是城市居民和私家车车主的偏好更为明显。模拟结果显示，分时定价（TOU）可以通过平缓负荷曲线、改善峰谷平衡以及增强可再生能源整合，每年减少9159万元人民币的电网运营成本。特别是当共享充电器与智能调度和车辆-电网功能结合使用时，被认为是一个有前景的解决方案。

引言

充电基础设施一直是阻碍电动汽车（EV）广泛普及的关键瓶颈。近年来，各国实施了多项政策来促进公共和私人充电器的建设。截至2024年底，全球公共充电器数量达到500万个，比上一年增加了30%（国际能源署，2025年）。然而，在同一时期，电动汽车数量已超过5800万辆（国际能源署，2025年）。显然，目前的车辆与充电器比例仍远低于国际最低目标1.5:1（易等人，2020年）。主要原因如下：首先，在大都市的核心城区，有限的空间、高昂的土地成本、电力设施的容量限制以及地下空间的消防安全问题大大限制了公共和私人充电器的建设（陈等人，2022年；Borlaug等人，2023年）。其次，公共充电器的建设和布局经常存在结构不匹配的问题。在相对不拥堵的郊区，充电设施的利用率仍然很低，充电设施运营商通常不愿意在这些地方优先建设集中式公共充电器（苏等人，2025年；余等人，2025年）。第三，私人充电器的安装率也很低。安装私人充电器需要固定的停车位、充足的电力供应以及物业公司的合作。这加剧了没有长期固定停车位的电动汽车车主以及停车设施不足或电气设施过时的成熟社区居民的不平等（贾等人，2024年）。因此，鼓励私人充电器所有者与其他电动汽车车主适度共享其设施是有效增加城市充电基础设施规模的一种可行方式。

对于没有固定停车位安装私人充电器的车主，或者附近公共充电资源稀缺的车主来说，共享私人充电器（以下简称共享充电器）可以大大提高充电便利性。这一点在北京等大城市的中心区域尤为明显，这些地区存在土地稀缺、公共充电供应不足和私人充电器普及率低的问题（杨等人，2024a）。与纽约市、巴黎和里斯本等国际大都市类似，北京是一个以多单元住宅建筑为主、人口密度极高的超级城市。尽管政府采取了支持电动汽车发展的政策，并在充电基础设施部署方面取得了显著进展，但车辆拥有量与充电器可用性之间的差距仍然很大。根据中国电动汽车充电基础设施促进联盟（EVCIPA，2024年）发布的《中国电动汽车充电和换电基础设施产业发展报告》，截至2024年9月，北京为电动汽车安装的私人充电器数量仅为38.41万个。相比之下，北京市人民政府网站的数据显示，截至2024年8月底，北京注册的电动汽车数量接近90万辆，私人充电器的安装率仅为42.67%。因此，近60%的北京电动汽车车主由于缺乏固定停车位、物业公司的反对、电气设施过时或安装程序繁琐而无法安装家用充电器（史等人，2025年；钱等人，2019年；王等人，2022年）。

私人充电器共享（PCS）是一种基于新兴移动互联网平台技术的共享经济模式。私人充电器所有者可以使用移动应用程序平台发布有关其充电器位置、可用共享时间段、电价和服务费以及充电功率的信息。其他电动汽车车主可以在可用时间段内充电，并通过应用程序平台支付电费和服务费。PCS之所以可行，是因为私人充电器的利用率通常较低，空闲时段可以被共享。其优势在于节约了公共充电基础设施的社会资本投资，同时提高了私人充电设施的利用率（胡等人，2021年）。缺点是共享充电器介于公共物品和私人物品之间，意味着所有者对访问和定价拥有完全的自主权。消费者会根据成本、可用时间和便利性来比较公共充电器和共享充电器。最终，消费者的支付意愿（WTP）决定了交易是否发生。

大规模推广PCS模式可能会通过改变电动汽车的充电行为对整个电力系统产生潜在影响。如果不加以干预，不协调的电动汽车充电可能会加剧城市电网负荷的峰谷波动，增加电力系统的峰谷差异，从而提高削峰成本和碳排放（Muratori，2018年；Bachner等人，2019年）。然而，如果将PCS整合到需求侧管理（DSM）中，它有可能帮助平缓负荷曲线，提高电网运行效率，并支持可再生能源（RE）的整合。分时（TOU）定价通过在不同时间段设置不同的充电价格，引导消费者在发电成本较低或发电能力充足时充电。这是目前指导充电行为和实施DSM的最有效机制（马等人，2022年）。然而，与许多发达国家不同，北京尚未广泛实施居民分时定价。消费者在不同情景下的支付意愿决定了分时定价机制的有效性。因此，无需额外投资基础设施，充电价格成为推广PCS模式、扩大可用充电设施和协调电网整合可再生能源的核心因素。

本文有三个边际贡献：首先，采用离散选择实验（DCE）方法来量化消费者使用PCS模型进行充电的支付意愿。我们通过在线调查收集了1209份来自北京电动汽车车主的有效问卷，量化了车主在不同时间段内使用私人充电器和共享充电器的支付意愿。其次，分析了不同电动汽车消费者在支付意愿和充电时间段选择方面的异质性因素，这些因素包括教育水平、年收入、当前车辆动力系统类型、是否拥有私人充电器、使用共享充电器的经验以及电动汽车充电频率。第三，分析了PCS模式对电力系统运行的潜在影响，探讨了支持PCS模式与电力系统协同作用的价格机制设计。通过构建北京的电力调度优化模型，本文定量分析了分时定价机制对电力系统运行和调度的影晌，包括经济成本、碳排放以及不同时间段内的运行负荷变化。

章节片段

影响消费者充电行为的因素

消费者的充电行为受到多种因素的综合影响。过高的充电成本显著降低了消费者的接受度（余和MacKenzie，2016年）。除了充电价格（曹等人，2022年）外，初始充电状态（杨等人，2016年）、充电时间（文等人，2015年；孙等人，2017年）、等待时间（张等人，2018年；张等人，2020年）、通勤距离（Gnann等人，2019年；Rodemann等人，2019年；van der Kam等人，2019年）和驾驶经验（Philipsen等人）也会影响充电行为。

方法论

本文的研究框架分为两部分：用户侧和系统侧。在用户侧，使用离散选择实验（DCE）了解电动汽车车主在不同时间段使用私人充电器和共享充电器的支付意愿，并分析消费者的异质性。在系统侧，我们构建了一个区域电力经济调度模型，模拟消费者使用共享充电器如何影响负荷波动和系统经济成本。

研究方法

为了实现随机抽样并最大化纳入实际使用电池电动汽车（BEV）或插电式混合动力电动汽车（PHEV）的受访者，我们与中国三大财产保险公司（按市场份额排名：PICC、平安和太平洋）的北京分公司销售人员合作。问卷通过这些销售人员组织的电动汽车车主小组分发，这有助于提高样本目标的准确性。

回归模型选择

为了比较不同模型的适用性，我们使用了MNL模型和MXL模型进行了回归分析。结果显示，在所有四种情景下，MXL模型的表现都更好：私人充电器－工作日、私人充电器－周末、共享充电器－工作日和共享充电器－周末。MXL模型具有更低的BIC值、更高的对数似然值和更大的McFadden伪R²值。因此，本文选择了MXL模型。

基于支付意愿的政策情景设置

本节利用电力经济调度模型模拟北京电动汽车消费者的充电行为对电网运营成本和负荷曲线的影响。根据消费者的支付意愿，我们设置了四种情景：工作日协调充电、工作日非协调充电、周末协调充电和周末非协调充电。非协调情景指的是没有政策指导的情况，遵循试点研究中的充电时间比例。

结论

PCS是一种低成本机制，可以提高城市电动汽车充电基础设施的利用效率和规模，有助于缓解充电设施部署滞后于电动汽车普及带来的临时不平衡问题。尽管其直接的碳减排贡献相对有限，但在当前的电力系统框架下，考虑到模型中的参与比例，PCS仍然可以改善充电负荷的分布和需求侧响应，从而与电力系统形成协同效应。

局限性

尽管我们的研究提供了关于PCS采用及其与电力系统相互作用的实证见解，但仍存在一些局限性。首先，本研究仅针对北京，该地区的政策支持和基础设施部署相对先进。此外，与一些发达国家不同，北京尚未实施居民分时定价。在将研究结果外推到具有不同监管、社会经济或电网条件的地区时需要谨慎。其次，估计的支付意愿值可能

CRediT作者贡献声明

邵超马：撰写——原始草稿、软件开发、项目管理、方法论、资金筹集、数据整理、概念构思。若然马：撰写——原始草稿、可视化、正式分析。星瑶：撰写——审稿与编辑、撰写——原始草稿、软件开发、方法论、正式分析。颖帆：监督、资源协调、资金筹集。蒲宏宇：数据整理。肖博文：资源协调、资金筹集。戴晨豪：数据整理。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

感谢国家自然科学基金（资助编号：72204233、72204020、W2412161、72574203、72574018、72373137和72304063）、北京社会科学基金（资助编号：22GLC045）、中华人民共和国教育部人文社会科学青年基金（资助编号：22YJC630188）、北京自然科学基金（资助编号：QY25238）以及中央高校基本科研业务费的支持。