北京
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来源：市场资讯
（来源：研报虎）
本文采用经济-工程模型模拟了不同电价结构和费率水平对六组假设的中重-duty汽车车队充电经济性的影响，包括在无智能充电的情况下其总费用和峰值需求，以及通过智能充电来节约成本和降低峰值需求的机会。该模型以一组化石燃料车队的真实车队数据为基础，对假设电动汽车车队的任务周期进行建模；采用启发式方法来模拟运营商对价格信号的反应；在描述国家可再生能源实验室(NREL)公用事业费率数据库中数千种费率的环境下对充电行为进行建模；比较了基于费率特征的充电行为，包括基于需求与按量计费的决定因素依赖程度，以及它们的时间变化程度；并评估了成本节约、峰值需求缓解以及这些结果的匹配潜力。我们发现，智能充电可以为电动汽车车队提供显著的成本节约，同时缓解电网的峰值需求压力。在分析的费率结构中，具有分时需求和按量计费组成部分的费率与其他费率相比，提供了最高的成本节约机会，特别是对于具有可调整充电时间表和显著每日里程需求的车队。相反，具有固定按量计费或不含需求组成部分的费率可能简单直接，但提供很少的通过负荷转移进行成本优化的激励
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