新能源汽车对城市交通运行的影响分析

1.交通拥堵影响分析

（1）应用背景

新能源汽车的快速发展在带动我国经济、降低环境污染、落实节能减排的同时，也极可能会带来机动化出行需求的进一步增长。因此在现有机动化水平的基础上，如何在促进新能源汽车的发展的同时，不对或少对交通产生影响，是需要讨论的课题。

（2）处理流程

自然需求是车辆以自由流速度完成行程所需的时间，单位为h，能够较为真实地反映理想交通条件下的交通需求。剩余需求为车辆在当前时刻会完成的自然需求，单位为h。

为研究全天各时段内产生的出行自然需求变化情况，分别做新能源汽车与传统燃油汽车的出行自然需求与出发时间的联合概率分布图，如图5-54和图5-55所示。首先求出每个行程的自然需求，再以5min为时间间隔，统计各个时间间隔内出发的行程数。联合分布图中x轴为出发时间，y轴为自然需求大小，z轴为具有相同出发时间和自然需求的行程数量。

需求包括需求特征和需求规模两方面，新能源汽车作为一种具有特殊需求特征的汽车，其对拥堵的影响由其需求特征和发展规模共同决定，以各自规模为权值，将燃油车和新能源车的需求特征进行加权求和，可获得路网的总需求，如式（5-41）所示。

图5-54 传统燃油汽车出行自然需求与出发时间的联合分布概率

图5-55 新能源汽车出行自然需求与出发时间的联合分布概率

式中，W为路网总需求；X₁为新能源需求特征；Y₁为新能源车需求规模；X₂为新能源需求特征；Y₂为新能源车需求规模。其中，规模为保有量和出车率的乘积；需求特征为出行自然需求与出发时间的联合概率分布。

路网需求大意味着在途车辆数多。在途车辆数的增加降低了路网运行速度，路网运行速度降低使得行程延误增加，行程延误增加又增加了车辆同时在途的可能性，在途车辆数增加进一步降低路网速度。为推算交通拥堵情况，获取路网均速，根据求得的总需求，建立需求与路网均速的关系。

建立需求对路网速度的系统仿真模型，如图5-56所示。需求作为外部输入，具有进入路网的空间、时间和行程距离等特征。为了归一化道路条件对需求的影响，以完成行程所需的时间u代替行程距离作为需求测度，即完成行程所需对路网占用的最少时间，与行程出发时间一起构造需求的二维联合分布作为系统输入，其中i为出发时间。在系统F中，系统输入为出行需求的二维联合分布，系统输出为随时间变化的路网均速v（i），B为需求管理策略。系统F由多个内部要素组成，包括实际需求分布P（u，i）、同时在途车辆数r（i）、在途车辆数与路网速度的函数h（r）、剩余需求分布等。各要素之间互相影响，系统递归运行，系统参数由实际路网运行数据标定。

其中，函数h（r），经对比，指数函数拟合效果比较好，即

h（x）=ae^-bx+c （5-42）

图5-56 需求管理系统仿真结构图

（3）评估实例

为评估新能源汽车发展规模对城市交通运行的影响，可进行不同量级的新能源汽车发展规模对交通拥堵影响的评估，以及增加同量级汽油车对交通拥堵影响的比较。

利用北京市2017年某周内5个工作日路网数据，在现有汽车保有量基础上，分别单独增加10万、30万、50万的新能源汽车和传统燃油汽车，仿真路网均速在高峰时段（早07：00—09：00，晚17：00—19：00）和全天（06：00—22：00）的变化，其中对出车率和样本比例均作了归一化处理，分别单独对每天计算结果，然后多天求均值，结果见表5-6。由表可看出，同样增量的新能源汽车对拥堵的影响显著大于传统燃油汽车，对全天均速影响大于对高峰时段均速影响，对晚高峰的影响比对早高峰更明显。

表5-6 新能源汽车与传统燃油汽车保有量增加对路网均速影响对比

为充分评估新能源汽车发展规模及政策对城市交通运行的影响，还可进行不同测算情景下的估计，例如：估计对新能源汽车取消不限行政策后，不同发展规模新能源汽车对城市交通拥堵的影响。通过上述方法分析最后可得到以下结论：

新能源汽车低成本高强度的使用导致其对拥堵的影响显著大于传统燃油汽车；对非高峰时段影响大于高峰时段。空间资源是城市交通的约束性条件，新能源汽车和传统燃油汽车对道路资源的利用效率都不高，制定发展策略需要利弊兼顾。此外，由于充电时间远大于加油时间，供需矛盾会导致充电站附近形成局部拥堵，充电站规模及分布特征也是影响路况的重要原因。

2.节能减排效益分析

为评估新能源汽车在私家车领域推广的效果，需要分析车辆实际的行驶工况，并与传统汽油车进行对比分析。

基于实际运行工况的新能源汽车节能减排效果评估主要有以下几个工作内容：

（1）确定影响车辆能耗、排放的关键影响参数

通过测试发现，影响车辆能耗排放的关键参数主要有能源类型、车龄、速度、品牌型号等。影响排放的关键参数还有排放标准。

①车用能源类型简单划分为传统汽油车和新能源汽车。车辆能源类型与能源消耗总量有直接相关的关系，同时，车辆燃烧不同的能源产生的污染物的量也不同，因此能源类型是能耗排放测算的关键指标之一。

②机动车辆车龄与能耗排放呈现正相关关系，随着车龄的增加，车辆能耗排放也会增加，因此车龄作为能耗排放测算的关键指标之一。

③从大量的测试数据发现，驾驶员的驾驶行为直接影响了车辆的能耗排放。而驾驶员的驾驶行为主要体现在车辆的速度上。其次，车辆行驶工况也直接影响能耗排放，例如加速和减速的过多出现，怠速时间加长，都直接导致能耗排放增加。因此速度和行驶工况，都应作为能耗排放测算的关键指标。

④车辆品牌型号因其发动机的效率不同，导致百公里油耗和排放有一定的差异，因此品牌型号也应作为能耗排放测算的关键指标之一。

⑤排放标准是直接影响车辆排放的指标，也应作为排放测算的关键参数之一。

（2）通过大数据提取城市交通运行工况

结合实时监测数据进行关键参数的提取能耗、排放合算的关键参数，需要提取的关键参数有：

①行驶里程。在实时监测数据中，涉及里程的计算有三种：累计里程计算、速度计算、经纬度计算。按照要求，新能源汽车实时监测数据采集的周期为30s。采用速度积分计算的方法，数据准确性较差，且极易受到数据丢包的影响。因此考虑选用累计里程计算或经纬度计算。经纬度计算法主要将定位落在GIS图层上，与道路LINK匹配，将行程途径的LINK距离进行加和统计。累计里程则为行程首末点的累计行程相减求取。

累计里程主要从车辆直接传输得到，不存在数据丢包风险，经纬度计算受丢包影响相对较小。经过三种计算方法对比可看出，累计里程和经纬度计算里程的误差较小，所以选取累计里程法作为行驶里程核算的方法。

②VSP。机动车比功率（Vehicle Specific Power，VSP）定义为发动机机每移动1t质量（包括自重）所输出的功率，单位为kW/t。VSP变量可以将车辆的瞬时运动状态与油耗和排放联系起来，且相对于速度和加速度，VSP与油耗和排放的关系更为密切。(www.xing528.com)

随着基于VSP变量的建模方法的深入研究和应用，目前已形成了相对较为成熟的VSP计算方法。VSP可由机动车逐秒的速度、加速度数据推算得到。本小节采用美国环保署（EPA）开发的MOVES（Motor Vehicle Emissions Simulator）模型中的VSP理论作为汽车能耗与碳排放因子的构建基础。VSP计算公式为

式中，v_t为t时刻速度，单位为m/s；a_t为加速度，单位为m/s²；m为质量，单位为t；A为滚动阻力，单位为kW·s/m；B为旋转阻力，单位为kW·s²/m²；C为空气阻力，单位为kW·s³/m³；f为换算系数。参数取值见表5-7。

表5-7 VSP公式的参数取值表

在VSP理论中，需要将获得的VSP进行VSP区间划分，对其按照不同的VSP区间（将此区间单元定义为Bin）进行平均油耗及排放率计算。划分VSP区间应注意两个原则：一是不同区间产生的平均油耗有明显区别；二是单个区间的平均油耗不足以代表车辆行驶过程中的总油耗。也就是说，划分区间应包含车辆的各个行驶工况（加速、减速、怠速、制动）。本节中采用的MOVES模型中VSP Bin的划分见表5-8。

表5-8 VSP Bin划分表

VSP分布的形态在不同速度区间存在较大差异，主要表现在：随着平均速度的增加，VSP的峰值逐渐降低，且向高VSP Bin移动；平均速度较低时，VSP分布比较集中，平均速度高时，VSP分布更分散。故建立VSP分布前，需要根据车辆行驶速度范围进行速度区间进行划分，速度区间划分间隔根据实际情况选取。图5-57所示为对某车型进行车速区间划分后，不同平均速度下的VSP分布特性图。

图5-57 某车型某两个车速区间下的VSP分布图

③各平均速度下油耗和排放因子的计算。基于建立的各速度区间的VSP分布，各平均速度下油耗和排放因子的计算方法为

式中，EF_k为第k平均速度区间的油耗和排放因子，单位为g/km；ER_i是第i个VSP Bin的油耗率和排放率，可基于PEMS车载尾气设备收集的车辆油耗和尾气排放数据进行统计计算，单位为g/s；Bin_i是第k平均速度区间第i个VSP Bin的分布值；v是第k个平均速度区间的中值，单位为km/h。

（3）搭建新能源车辆减排测算模型

在排放预测中，主要考虑速度对排放因子的影响，预测计算方法为

其中，E₁为路网消耗总排放，单位为t；E_m为不同污染物种类如CO、NO_x、PM的排放；n为车辆类型数；i为第i种车辆；W_i为第i种车辆的车辆保有量；S_i为第i种车辆的行驶里程，单位为km；e_vj为速度为v_j下的排放因子，单位为g/100km。

根据关键参数的提取和分析初步建立测算模型，核算车辆减排的情况，如图5-58所示。

图5-58 新能源汽车推广减排效果计算卡

此计算卡利用上述的计算方法，以推广规模和路网平均速度作为自变量，减排量作为因变量，计算由推广新能源汽车带来的减排效果。因为新能源汽车运行过程中零排放（纯电动汽车），所以新能源汽车减排效果即为汽油车的排放。

利用此模型基于上节测算情景进行计算，最终得到的结果见表5-9。

表5-9 新能源汽车推广的排放变化情况表

从表5-9可以看出，增加同等数量的新能源汽车对减排的影响明显高于传统燃油车。随着机动车数量的不断增加，排放总量不断增加，且增幅不断加大。

（4）搭建新能源车辆节能测算模型

在能耗预测中，主要考虑速度对能耗因子的影响，预测计算方法如下：

其中，E₂为路网消耗总能耗，L；n为车辆类型数；i为第i种车辆；V_i为第i种车辆的车辆保有量；S_i为第种车辆的行驶里程，单位为km；e_vj为速度为v_j下的能耗因子，单位为L/100km。

根据关键参数的提取和分析初步建立测算模型，详见图5-59用以核算车辆能耗的情况。

此计算卡利用上述计算方法，以推广规模和路网平均速度作为自变量，以节油量和节能量作为因变量，计算由推广新能源汽车带来的综合节油量和节能量。

利用此模型基于上节测算情景并代入推广规模及路网均速估值进行计算，得到的结果见表5-10。

图5-59 新能源汽车推广节能效果计算卡

表5-10 新能源汽车推广的能耗变化情况表

据表5-10可以看出，增加同等数量的新能源汽车对油耗的影响明显低于传统汽油车，但对能耗的影响明显高于传统汽油车。且随着机动车数量的不断增加，油耗总量增加的幅度不断增大。

[1]资料来源：Information on http：//www.weather.com.cn。