2022年英国电动汽车智能充电点调查报告

2022年电动汽车智能充点调查 调查报告 2021年电动汽车（智能充电点）法规的基线评估 2023年1月 鸣谢：本报告由DGCities为BEIS撰写。 版权©皇冠2023 除非另有说明，否则本出版物根据开放政府许可证v3.0的条款进行许可。要查看此许可证，请访问nationalarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3或写信给信息政策小组，国家档案馆，Kew，伦敦TW94DU，或发送电子邮件：psi@nationalarchives.gsi.gov.uk。 如果我们确定了任何第三方版权信息，您需要获得相关版权所有者的许可。有关本出版物的任何查询，请发送至：smartenergy@beis.gov.uk 内容 执行概要 4 介绍 6 政策和研究目标 6的 方法 8 调查发展 8权 重 8数据 清理和准备 9质量 保证 9的局 限性 9 发现 10 获得充电技术10态度智能充电27日 职场充电行为32的分析和讨论39 专用充电点的所有权因车辆类型而异39 专用充电点采用的主要障碍是成本和对充电速度缺乏好处39智能功能不是EV/PHEV驾驶员的首要任务，也没有得到充分利用39 壁垒智能充电40工 作场所充电尚未普及，工作中的智能充电也不普及。对40 年电动汽车（智能充电点）法规的2021个影响40提高吸收的智能充点40驾驶智能功能的使用41改 善家庭定时充电的使用41岁的结论41 岁的进一步研究的机会43 个附录:人口统计数据表和数据44 执行概要 2022年1月，BEIS委托对1000名电动汽车司机进行了一项调查，以帮助了解公众对家庭和工作场所智能充电的态度和当前使用情况。该研究提供了基线证据，为监测和评估《2021年电动汽车（智能充电点）条例 》相对于其目标的进展提供信息。 横断面调查通过YouGov小组分发，来自1000多名电动汽车司机的回复。YouGov英国小组是一个由超过800 ，000名所有年龄段和所有社会经济群体组成的在线小组。该小组在调查开始前进行了预先筛选，以确定他们是否拥有电池电动汽车或插电式电动混合动力汽车。YouGov面板使用非基于概率的样本，这限制了结果的泛化性。 这项研究的结果表明，智能功能没有得到充分利用。尽管私人街外位置的大多数专用充电点都具有一定程度的智能功能，但它们通常没有被充分利用。例如，41%拥有专用充电点的司机具有可以安排充电的功能。然而，在这些司机中，只有27%的BEV司机和14%的PHEV司机每次充电都使用充电调度。超过一半（54%）的PHEV司机从未使用调度功能，而BEV司机的这一比例为30%。 该法规要求从2022年6月起安装在私人路边停车场和工作场所的所有充电点都具有智能功能。因此，对于可以在这些地点充电的电动汽车司机来说，智能充电将变得普遍可用。然而，对智能功能未充分利用的进一步调查可能有助于确定任何干预措施（例如指导和支持）是否可以帮助充电点用户利用充电点的智能充电功能并了解其好处。 研究结果表明，安排充电的一个关键障碍是低可用性和/或使用时间关税。这些电价在非高峰时段或可再生发电量高时为消费者提供了较低的电价。34%拥有能够安排充电的专用充电点的司机表示从未使用过此功能。这些司机中有一半表示，没有灵活的关税能源是造成这种情况的一个原因。这表明标准关税的电动汽车司机缺乏安排充电的经济动力。为了便于安排，法规要求充电点在高峰时段之外纳入预设的默认收费时间。未来对智能充电激励措施的调查，包括对这一要求的评估和使用时间关税的可用性，将有助于为法规的评估提供信息。 尽管大多数接受调查的电动汽车司机（69%）都可以在家中使用专用充电点，但相当一部分司机选择使用三针充电电缆。26%的电池电动汽车驾驶员和49%的插电式混合动力电动汽车驾驶员使用插入电源插座的3针电缆作为他们在家中充电的主要方法。电动汽车司机引用 家里没有专用充电点的主要原因是3针电缆足够快或足够容易，可以满足他们的充电需求，而专用充电点太昂贵或安装太复杂。 支持消费者从3针电缆向专用充电点的过渡将是最大限度地利用智能充电技术的关键。建议进一步调查在家中使用3针电缆作为主要充电方式的电动汽车司机，以确定并帮助解决使用知识或态度障碍。监控智能3针电缆市场的发展以及这些电缆是否可以以负担得起且易于访问的方式为EV驾驶员提供相同水平的智能功能也很重要。 BEIS可以利用这项基线调查的结果来衡量电动汽车司机的这些态度和行为如何随着时间的推移而变化，并评估法规在多大程度上实现了目标，同时也了解使用时间关税和充电点创新等更广泛因素的影响。 介绍 智能充电是一种在电力需求较低时为电动汽车（EV）充电的方式，例如在夜间或电网上有大量可再生能源时。这对消费者有利，因为如果他们在非高峰时间充电，他们将获得更便宜的能源。随着越来越多的消费者从内燃机汽车转向电动汽车，智能充电将变得越来越重要，因为它有助于防止电网对电力的极高需求的不必要的间隔，从而避免电网不稳定。 《2021年电动汽车（智能充电点）条例》（“法规”）是一套设备级要求，旨在最大限度地在私人（家庭或工作场所）环境中使用智能充电技术。2022年1月，BEIS委托进行了一项调查，以帮助了解公众对这些技术的态度和看法，以及他们在2022年分阶段执行法规之前对这些技术的获取和使用。该条例于30th2022 年6月，除了30日生效的安全要求外th2022年12月。 这项调查的首要任务是提高公众对电池电动汽车（BEV）和插电式混合动力电动汽车（PHEV）用户在家中使用智能充电的态度和当前使用情况的了解。 这项调查旨在作为支持实施法规的基线。预计在监管的几个阶段中，调查将提供有关其影响和有效性的见解 。BEIS将分别在2025年和2027年之前对这些法规进行中期和最终影响评估。这项调查提供了一个基线，我们可以据此衡量电动汽车司机群体的影响和变化。 政策和研究目标 规定的政策目标是: 最大限度地利用智能充电技术： ●通过确保使用智能技术来提高电动汽车充电点的能力-法规要求所有私人专用充电点都具有智能功能 ，并为行业和消费者加强对“智能”的定义。这一政策目标的成功因素包括：（1）在私人路边停车场和工作场所增加智能专用充电点的使用，以及3针电缆使用的相关平稳;以及（2）增加从2022年6月起安装的专用智能电动汽车充电点的智能功能。 ●鼓励使用智能充电点将充电时间从电力系统的峰值电力需求中转移出来-法规要求专用充电点纳入预设的默认充电时间，这些时间超出了峰值 小时。这一政策目标的成功因素包括：（1）高比例的电动汽车车主将充电时间安排在高峰时段之外; （2）电动汽车日均充电负荷已从传统高峰时段转移;（3）经常立即充电/覆盖智能设置的电动汽车司机比例较低。 帮助平衡电网: ●调节/转移充电以帮助平衡电力系统-法规要求所有私人电动汽车充电点都具有提供需求侧响应（DSR）服务的技术能力，例如通过能源聚合器。这一政策目标的成功因素包括：（1）电动汽车日均充电量已从传统的高峰时段转移;（2）提高安装的专用智能电动汽车充电点的智能能力。 ●避免尖锐的次级峰值–法规要求在智能充电点中包含十分钟的随机延迟功能。这一政策目标的成功因素包括：（1）电动汽车司机正在以灵活的资费以智能方式使用充电点，将充电转移到非高峰时段; （2）EV驾驶员不会覆盖随机延迟设置，10分钟足以避免尖锐的次级峰值;（3）充电点具有动态需求侧响应（DSR）服务的能力，不会成为该市场发展的障碍。 提供消费者和电网保护: 围绕充电点的网络和数据安全设定要求，以降低电动汽车充电对电网安全带来的风险 确保智能充电点和能源供应商之间存在互操作性，以避免消费者在能源供应商之间切换的不公平劣势 ，并避免将消费者排除在智能充电服务和关税之外。 本研究旨在证明消费者对上述政策目标的态度和行为的基线，主要侧重于“最大限度地使用智能充电技术”和“帮助平衡电网”。因此，我们确定了以下研究目标： ●学习目标1:确定电动汽车（EV）司机在家中和工作场所如何充电，包括他们使用的设备以及充电的频率。 ●研究目标2:确定电动汽车驾驶员目前如何参与智能充电，包括智能充电点的吸收和使用。 ●研究目标3:了解消费者对智能充电的好处的认识以及消费者对未来参与的态度。 ●研究目标4:寻求证据和见解，以了解智能充电的行为障碍。 ●研究目标5:开发一种具有循证措施的稳健方法，可以重复为BEIS开发纵向数据集。 方法 调查发展 我们开发了一项横断面调查，通过YouGov小组分发，来自1000多名电动汽车司机的回复。YouGov英国小组是一个由超过800，000名所有年龄段和所有社会经济群体组成的在线小组。该小组在调查开始前进行了预先筛选，以确定他们是否拥有电动汽车或插电式电动混合动力汽车。使用YouGov面板数据库创建了一个基于非概率的调查样本。实地考察花了5天时间9th和16th2022年3月。 为了开展这项调查，我们进行了以下工作： ●快速文献评估：我们设计了一组关键词，用于从各种研究平台收集相关文献。审查包括BEIS提供的文件，行业领导者以前的调查报告和学术界的研究。 ●专家访谈：为了补充我们的快速文献评估，我们对学术和行业专业人士进行了5次访谈。这些访谈使我们能够进一步发展我们的思维。这包括关于电动汽车行业现状的高级问题，以及关于我们为调查制定的具体定义和问题的意见。 ●调查设计：最终调查是通过DG城市和BEIS之间的讨论通过迭代过程完成的。最后调查的结构如下: ●电动汽车司机的充电技术。 ●态度智能充电。 ●对智能充电和使用目的。 ●获得工作场所充电和工作场所充电行为。 ●一般的人口统计信息。 权重 YouGov使用多个来源来生成其权重。其中包括：2011年人口普查，劳动力调查，全国读者调查和英国选举研究，2017年大选和2016年公投的结果以及ONS人口估计。1YouGov从英国国家统计局计算了年龄和性别的加权变量 1YouGov（2022）小组方法。在线访问：https://yougov.co.uk/about/panel-methodology/ 数据，以缓解这些变量的YouGov面板中的偏差。在分析中注明时，样本权重包含在分析中。 数据清理和准备 为准备用于分析的数据集，采取了以下数据清理和准备步骤： ●数据处理以确保正确捕获所有响应。 ●基本大小分析、交叉中断和测量路线检查，方法是通过调查工具检查响应样本并检查多条路径的完整性。 ●对表中显示的数据进行合并和表示检查，包括变量名称检查和问题间距检查。 ●经常“直线”回答的小组成员将从小组中删除。 质量保证 质量保证（QA）由DGCities的技术保证负责人（TAL）和独立学者Wells教授承担。联业制衣和学术合作伙伴在当前阶段审查了该项目的调查设计、分析和产出： ●签字的道德的过程。 ●签署研究方案和项目计划。 ●签字的文学的快速评估。 ●回顾调查工具。 ●审查产出1：数据表;产出2：摘要报告;和输出3：PowerPoint演示文稿。联业制衣独立审查并就最终交付成果提出建议。 限制 当前研究的主要局限是: 样本设计：目前的研究利用了通过国家小组提供者访问的非基于概率的样本。这种方法有几个局限性，即由于有关BEV和PHEV驾驶员的信息人口统计信息有限，因此缺乏代表性。这限制了结果的普遍性，并阻止分析估计抽样变异性和识别偏差。通过事后加权减轻限制（见下文）。 可访问性：目前的研究是通过小组提供商通过电话和基于网络的应用程序提供的。因此，不可能将那些没有数字技能或无法获得数字工具的人纳入其中，这可能会限制参与者的多样性。 不断变化的障碍：目前的研究调查了BEV和PHEV的早期采用者，并提出了这些群体面临的具体障碍 。随着采用率的增加，所提出的障