当台风暴雪频繁导致城市停电，而数百万辆电动车却静静停在路边未被利用时，我们想到：AI、大数据的发展已能精准预测电动车位置与剩余电量分布，何不借此让这些移动的“充电宝”为城市在黑暗中点亮希望？

导   读

台风、暴雪等极端天气频繁发生，使城市电网变得极为脆弱，一旦遭受破坏就可能大面积停电。与此同时，迅速增长的电动汽车群体却未能充分发挥应急电源的作用。事实上，这些广泛分布于城市各处的电动车，完全可以作为灵活的“分布式应急电源”，在电网失效时为关键设施和居民生活提供应急电力。过去，由于缺乏有效的数据与技术，我们难以精准掌握每辆车的位置和电量分布；而如今，AI和大数据技术的突破，终于让这种精细化的电动车能源管理成为现实。

频繁的极端天气暴露了城市电网的脆弱性

近些年，全球范围内极端天气事件呈现频发和加剧的趋势。从美国德克萨斯州暴雪导致的电网崩溃，到中国海南省2024年台风带来的数十亿元经济损失，再到四川连续高温导致的严重缺电，城市电力系统的脆弱性正不断显现。随着气候变化和极端天气加剧，城市电力系统亟需一种更高效、更灵活的应急供电方案，以避免灾害后的大规模停电影响居民生活与关键基础设施运行。

电动车：被忽略的“移动充电宝”

在城市断电危机中，一个令人意外的资源正悄然增长，那就是快速普及的电动汽车。仅2024年10月，中国电动车销量就超过了130万辆。然而，绝大部分电动车在停电时仍处于“静默”状态，无法发挥应急供电的作用，这不仅是一种浪费，更意味着大量应急能源被白白闲置。

AI与大数据让电动车供电“看得见”

想要将电动车变为可靠的应急电源，关键问题之一是：我们如何掌握电动车实时位置、剩余电量的精准分布，以便有效地调度资源？过去，受限于技术和数据条件，这一点几乎难以实现。但如今，人工智能、大数据分析以及智慧城市技术的飞速发展，让这个目标逐渐变得可行。

本文的研究团队提出了利用电动车脱敏轨迹数据、剩余电量实时预测、以及用户移动模式的大数据分析，在去标签保护隐私的前提下，构建一张精细的“城市电动车应急能源时空地图”。通过这张地图，我们能清晰看到灾害发生时，城市里每辆电动车的位置、电量状态、以及可供使用的应急能源分布，真正实现资源的“精准调度”。

城市应急供电系统的新蓝图

在灾害发生后，传统电网往往难以迅速恢复，甚至可能全面瘫痪。因此，我们的研究并没有停留在电动车对传统电网的补充，而是提出了更具创新性和前瞻性的方案：将电动车直接作为离网状态下的应急电源节点，实现真正意义上的应急供电。

通过设计“电动车-光伏-储能”一体化的临时能源网络，可以在电网瘫痪期间，快速恢复医院、学校、应急避难所等关键设施的电力供应。电动车通过直流电直接为重要基础设施供电，快速重构一个灵活、分布式的临时供电系统，从而显著提升城市面对灾害的自救和恢复能力。

人-车-电的协同优化与未来挑战

在极端灾害中，人们的疏散、安置、回迁等动态变化，也直接影响了城市电力需求的时空分布。灾后人群流动轨迹与电力恢复策略结合也是值得研究的新问题，利用AI预测灾后居民的迁徙路径与聚集点，从而更好地安排电动车应急电源的分布位置，提高应急资源使用效率。

但要实现这一目标，还有一些现实挑战亟待克服，比如电动车充电标准不统一、用户参与意愿不确定等问题。未来，我们不仅要构建技术框架，更需推动政策、标准的统一，并通过用户激励机制来提升参与度，让城市的每一辆电动车都能随时转化为灾害中的守护者。

总结与展望

电动车不只是交通工具，更可能成为极端天气下守护城市能源安全的重要力量。依托AI、大数据、智慧城市技术，未来城市电动车的角色必将转型升级。或许有一天，当暴风雪袭来、台风肆虐时，我们不再担忧城市陷入黑暗，因为千千万万辆电动车将成为点亮城市的“移动之光”。

责任编辑

杨青青    北京理工大学

The Innovation 青年编委

本文内容来自The Innovation 姊妹期刊 The Innovation Energy第2期第3卷发表的Letter文章“Using electric vehicles as emergency power sources for extreme weather” (投稿: 2025-03-07；接收: 2025-04-21；在线刊出:2025-06-25)

DOI:10.59717/j.xinn-energy.2025.100097 

引用格式：Liu Z., Du Y., Zhang D., et al. (2025). Using electric vehicles as emergency power sources for extreme weather. The Innovation Energy 2: 100097. 

原文链接：https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-energy.2025.100097

作者简介

陈云天    宁波东方理工大学助理教授，兼任上海交大计算机系博导。本科毕业于清华大学能源与动力工程系，同时获北京大学经济学双学位，博士提前毕业于北京大学工学院，并获优秀毕业生荣誉。鹏城实验室博士后。研究方向为科学机器学习，关注知识嵌入与知识发现，在国际顶尖期刊发表论文70余篇，中国科学院一区或CCF-A类40余篇，授权发明专利24项。研究成果被美国科学促进会（AAAS）、参考消息、南华早报等国内外媒体广泛报道。入选中国科协青年人才托举工程。

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