新能源汽车行驶里程分析

1.应用背景

近年来，北京市政府一直鼓励和支持公共服务企业和个人使用新能源汽车，并努力构建绿色、低碳、环保的城市环境。在公共交通领域，北京市已先后在公交、环卫、出租等领域开展新能源汽车示范应用。2009年9月，北京市试点运营30辆环卫车。2011年1月，延庆试点运营了50辆纯电动出租车。2011年6月，1060辆纯电动环卫车和50辆公交车投入示范运营。到2012年年底，公共服务领域新增3000辆新能源汽车。得益于政府的大力推广，截至2016年年底，北京市电动出租车的数量已经增加到2164辆。然而，目前纯电动汽车普遍存在着续驶里程不足和充电时间较长等问题。在目前的动力电池和新能源汽车技术背景下，为了充分利用续驶里程，减少消费者的里程焦虑，研究行驶里程的影响因素并为驾驶员提供驾驶建议以尽可能延长行驶里程具有重要意义。

2.处理流程

基于对车辆历史运行监控数据的分析，可以发现电动出租车日行驶里程均在一定范围内波动。图5-39展示了某出租车2016年行驶日的行驶里程变化情况，该纯电动车汽车日行驶里程在44～366km的范围内波动，全年内的日均行驶里程为254.6km。通过本案例的研究，发现行驶里程受许多因素影响，包括环境温度、驾驶行为和充电行为等。本案例将详细分析以上三个因素对行驶里程的影响。

（1）环境温度

动力电池的性能很容易受到温度的影响，因此环境温度在很大程度上会影响纯电动汽车的能耗和行驶里程。为了研究温度与行驶里程之间的关系，我们收集并分析了2016年北京地区每日的环境温度数据以及实验车辆的行驶里程数据。图5-40^[1]展示了2016年北京地区的温度变化情况，图中阴影区域代表每日的温度变化范围，实线代表每日的平均温度。同时从新能源汽车监控平台中导出了10辆实验车辆的历史运行数据，根据时间信息对温度数据和运行数据进行了匹配。

图5-39 某出租车行驶里程变化图

图5-40 2016年北京地区温度变化图

对原始数据进行预处理后，绘制图5-41所示的行驶里程与环境温度的散点图。图中的实线代表两变量之间的高斯回归结果。图示结果表明，在环境温度为20℃左右时，纯电动汽车的行驶里程达到最大；当温度升高或者降低时，行驶里程均会下降。造成里程下降的原因是多样化的，一方面，随着环境温度的降低，电池性能会明显下降。Gong X等人的研究结果表明，在低温环境下，极化效应将导致纯电动汽车的电池性能受限，在0℃以下，锂离子电池将会有10%的容量衰减。另外一方面，当环境温度超过人体的舒适水平时，驾驶员将会更加频繁地使用空调，从而导致额外能源消耗。Samadani E等人的研究结论表明，使用空调会导致纯电动汽车在标准循环工况下的行驶里程平均减少19%左右。此外，在较低的环境温度下，动力电池性能的衰退和续驶里程的减少会使得驾驶员产生更多的“里程焦虑”。因此尽管电动汽车有足够的剩余能量，驾驶员仍有可能停止驾驶以确保不会在没有充电站的地方被迫停车。

图5-41 温度与行驶里程的散点图

（2）驾驶行为

驾驶行为是驾驶员对车辆实时工况做出的即时反应，更直观地表现为驾驶员如何操纵加速踏板和制动踏板。不同的驾驶行为将造成能耗和行驶里程上的明显差异。激烈的驾驶行为将会增加能耗，进而减少电池的剩余能量和行驶里程，而相对冷静的驾驶行为将会在一定程度上延长纯电动汽车的行驶里程。

使用行驶过程中的加速度分布情况来衡量驾驶模式的激烈水平。图5-42展示了实验车辆某段行驶过程的车速和加速度分布情况，阴影部分代表速度变化，实线代表计算得出的加速度变化曲线。

根据车辆加速度的分布，驾驶行为可划分为冷静、普通和激进三种典型模式。加速度标准差越大，意味着驾驶行为的激进程度越高。图5-43展示了三种驾驶模式的加速度分布曲线及其标准差，从图中的结果可以看出随着加速度标准差的增大，加速度的分布更加离散，这意味着驾驶员在驾驶过程中有更多的急加速和急减速行为，换言之，驾驶行为更激进。

为了排除环境温度的影响，使用实验车辆在6月和7月的行驶数据研究驾驶行为的影响效果。图5-44展示了研究时间段内实验车辆的加速度标准差和行驶里程的散点图以及回归结果。结果显示，车辆加速度标准差和行驶里程之间存在着明显的负相关关系。也就是说，激进的驾驶行为会在一定程度上减少行驶里程。

图5-42 研究车辆的速度和加速度曲线

图5-43 不同模式下加速度分布图

图5-44 车辆加速度标准差与行驶里程的散点图(www.xing528.com)

（3）充电行为

电动汽车的充电时间一般较长，因此充电行为（包括充电次数和充电量）成为影响行驶里程的重要因素，合理安排充电行为可以在一定程度上增加行驶里程。图5-45展示了充电次数与行驶里程的散点图以及回归结果。图示结果表明车辆的充电次数和行驶里程之间存在着强烈的正相关关系，平均每日充电三次的出租车比每日充电两次的车多行驶100km，比每日充电一次的车多行驶175km。

图5-45 日充电次数与行驶里程的散点图

此外，充电量的多少直接影响了行驶里程。图5-46展示了充电量与行驶里程的散点图以及回归结果，图中黑色和灰色分别代表夏季和冬季的统计结果。可以看出，行驶里程随着充电量的增加而增加。同时可以注意到，在相同的充电量下，夏季的行驶里程明显高于冬季。

图5-46 日充电量与行驶里程的散点图

通过对充电数据的统计和分析可以发现出租车驾驶员平均每两天进行一次快速充电，平均一天左右进行一次慢速充电，总体上快慢充选择比例约为1：2.5，慢充次数多于快充次数。造成这种状况的原因有：快充充电桩数量较少；在家里进行慢充所产生的费用低于在公共领域充电。因此驾驶员倾向于选择在家中进行慢充。

（4）其他因素

除了以上分析的三种影响因素之外，还有其他一些因素，如车型、行驶区域和行驶日期等，也会影响电动出租车的行驶里程。本节将对这些影响因素进行简要的分析。

目前，北京市在怀柔、房山、顺义等10个区域投入使用了电动出租车。图5-47中的日均行驶里程箱线图展示了不同区域的电动出租车的行驶里程分布情况。可以看出，不同区域的行驶里程分布存在着明显差异。这种差异一般是由区域之间经济发展的差异和乘坐出租车出行需求差异造成的。

图5-47 不同地区的日均行驶里程对比

由于电池容量和车辆配置的差异，五种电动出租车车型在行驶里程上有不同的表现。图5-48所展示的结果表明日均行驶里程和车辆续驶里程密切相关，一般来说，日均行驶里程约为车辆标定续驶里程的75%左右。

图5-48 各车型日均行驶里程与标定续驶里程对比图

对于行驶日期，图5-49分别展示了电动出租车在工作日、周末和节假日的行驶时长和行驶里程。不同日期的行驶时间和行驶里程可按降序排列为工作日、周末和假日。造成这种结果的原因可能是人们更倾向于在工作日选择电动出租车在工作地点和家庭之间通勤。在周末和假期，一些乘客可能基于其他出行目的而选择多样化的出行方式。

图5-49 不同日期行驶里程对比图

3.结论

本案例基于北京市电动汽车监控与服务中心提供的车辆历史运行数据，分析了影响电动出租车行驶里程的主要因素。分析结果表明，环境温度、驾驶行为和充电行为会显著影响电动出租车的行驶里程。首先，温度的影响可以概括为：环境温度为20℃时，行驶里程最大，在20℃以外，随着温度上升或下降，行驶里程均会下降。其次，激烈的驾驶行为会增加能量的消耗，减少行驶里程，而相对冷静的驾驶行为会在一定程度上延长行驶里程。最后，行驶里程随着充电次数和充电量的增加而增加。值得注意的是，充电行为会明显地受到充电基础设施建设和充电费率标准的影响。除此之外，一些其他因素如车型、行驶区域和行驶日期，也会影响行驶里程。

根据本案例的研究结论，驾驶员可以采取适当的措施以延长行驶里程。例如尽量减少急加速和急减速行为，保持冷静的驾驶模式；政府应当加快充电设施的建设并降低充电费用以满足电动汽车消费者的充电需求。此外，可以基于上述分析开发驾驶辅助系统。为驾驶员提供驾驶建议，帮助他们调整驾驶行为，保障电动汽车处于最佳行驶条件，延长行驶里程。