北京理工大学电动车辆国家工程研究中心研究成果：基于大数据的电动汽车行驶阶段碳减排影响因素分析

《汽车工程》2022年第10期发表了北京理工大学电动车辆国家工程研究中心研究成果："基于大数据的电动汽车行驶阶段碳减排影响因素分析"一文。 论文基于中国大量实车数据，分析了能源结构变化、电池容量衰退、使用工况、温度、用途、电池充电效率、车辆传动效率等因素对电动汽车碳减排量的影响，建立了电动汽车行驶阶段碳排放模型。按照国家、省份维度，分析了电动汽车碳减排量的区域性差异原因，研究了不同类型的电动汽车的减排效益，对电力碳排放因子、气候与温度等因素对电动汽车碳减排的影响进行敏感性分析。最后，基于分析结果对道路交通领域低碳发展路径提出了建议。

研究背景

道路交通领域是实现我国双碳目标的重点领域。电动汽车大规模替代传统燃油汽车是道路交通碳减排的重要举措，部分欧洲国家已经制定了逐步淘汰内燃机汽车的目标和时间表。双碳目标下，建立基于碳管理机制的新能源汽车扶持政策，而摸清碳排放基础数据，对建立相关扶持政策具有重要意义。

(资料图)

研究内容

1.构建电动汽车行驶阶段碳排放计算模型：基于实车运行数据，结合电动汽车WTP模型（油井到油泵）和能耗模型，计算出每辆车的每公里碳排放量，根据不同的需求可以统计出不同层面的车群在一段时间内的行驶阶段碳排放量。

图1 电动汽车行驶阶段碳排放计算流程图

2. 构建电动汽车WTP模型：考虑能源运输、发电、输电和配电等过程的损耗，根据地区能源结构计算当地电力碳排放因子，即电网每输出一度电所产生的碳排放量。

图2 电动汽车WTW阶段（油井到车轮）

3. 构建电动汽车能耗模型：由于充电片段的电压电流波动远小于行驶片段，更适合采用安时积分法，因此论文根据每个行驶片段相邻的充电片段计算出该段时间内的车辆行驶平均能耗。

图3 基于车辆运行监测数据片段划分的能耗计算模型

4. 区域性及敏感性分析：按照国家、省份维度，分析了电动汽车碳减排量的区域性差异原因，研究了不同类型的电动汽车的减排效益，对电力碳排放因子、气候与温度等因素对电动汽车碳减排的影响进行敏感性分析。

5. 基于分析结果对道路交通领域低碳发展路径提出了建议。

研究结果

1. 区域性分析结果 ：在省份层面和国家层面，对 电动汽车碳减排量进行区域性差异分析。

（1）省份层面：在电动汽车推广应用较好的省份中，电动乘用车保有量越大，减排效果越显著。同时，北京、上海的电动汽车保有量虽然远大于四川，减排量却小于四川，原因在于西南地区拥有非常低碳的电力能源结构，使该地区的电力碳排放因子远小于华北、华东地区。

图4 2020年我国大陆各省份电力碳排放因 子、碳减排量、车辆数、清洁能源占比

图5 典型省份各种电动汽车碳减排桑基图

图6典型省份各种电动汽车数量桑基图

（2）国家/组织层面：欧、美、中、印A级电动汽车行驶阶段每公里碳排放分别为40g/km、63g/km、119g/km、140g/km，煤电占比分别为12.6%、20.3%、64.2%、72.5%，具有较大的差异。

图7 典型国家电力碳排放因子和能源结构

2. 车辆规格与用途碳减排分析结果：对大量电动汽车（包含乘用车、客车、专用车等）按照车辆等级、车长、用途进行划分，并与同一等级的燃油汽车进行对标，从而计算每公里碳减排量。

图8 2018-2020年全国各等级电动乘用车平均每公里碳减排量

图9 2018-2020年全国各车长电动客车平均每公里碳减排量

3. 敏感性分析：不同典型城市的温度变化范围、能耗最低对应的温度、能耗对温度的敏感性均有差异。总体看来，每公里碳减排量主要受电力碳排放因子的影响，当某个地区的电力碳排放因子数值较大时，温度对每公里碳减排量的影响才显现出来。

图10 2020年典型地区温度与能耗的对应关系

发展与建议

1. 在推行道路交通电动化的过程中，需要极大地关注新生产的电动汽车的能耗值，政府可以通过差异性补贴或者碳交易等手段促进低能耗电动汽车的生产和推广，有利于进一步扩大电动汽车的减排量。

2. 由于中国各省份能源结构不同，应有差异性地推行相关政策，对于西部地区，电动汽车能够发挥更多的减排优势，应该通过相应的财政政策大力推广电动汽车。而对于东部地区，则需要将能源结构低碳化作为首要目标。

3. 中国的电动汽车减排量与发达国家仍有一定的差距，进一步提升电动汽车的节能技术，促进电网清洁化，是实现道路交通领域双碳目标的重要举措。

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