广东工业大学学报  2020, Vol. 37Issue (2): 39-44.  DOI: 10.12052/gdutxb.190119.
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引用本文 

彭美春, 廖清睿, 曾隆隆, 王嘉浩. 道路营运新能源汽车减碳测算[J]. 广东工业大学学报, 2020, 37(2): 39-44. DOI: 10.12052/gdutxb.190119.
Peng Mei-chun, Liao Qing-rui, Zeng Long-long, Wang Jia-hao. Calculation of Carbon Reduction for New Energy Vehicles in Road Transportation[J]. JOURNAL OF GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, 2020, 37(2): 39-44. DOI: 10.12052/gdutxb.190119.

基金项目:

交通运输行业推广应用新能源汽车技术研究项目(GPCGD152171FG303F)

作者简介:

彭美春(1963–),女,教授,博士,主要研究方向为汽车节能与排放,E-mail:mcpeng@gdut.edu.cn

文章历史

收稿日期:2019-09-29
道路营运新能源汽车减碳测算
彭美春, 廖清睿, 曾隆隆, 王嘉浩    
广东工业大学 机电工程学院,广东 广州 510006
摘要: 测算车辆运行碳排放,包括燃料消耗直接碳排放与电能利用间接碳排放。基于质量平衡法得出各种燃料的碳排放系数, 基于火力发电煤耗量提出纯电动汽车间接CO2排放计算方法。采集车辆运营数据与能耗数据, 计算出各运输类型与各能源类型车辆CO2年度排放量, 得出电动车辆替代传统燃料车辆后的CO2减排率。发现除大型柴油公交及中短途城际运输车辆外, 电动汽车均有明显减碳效果, 小型城市配送车辆减碳率最高, 达48.62%。预测火电占比降低及火力发电煤耗量降低后电动汽车的碳减排量, 相对于2016年, 2020年将再减碳7.07%。
关键词: 电动汽车    碳排放测算    减碳    道路运输    
Calculation of Carbon Reduction for New Energy Vehicles in Road Transportation
Peng Mei-chun, Liao Qing-rui, Zeng Long-long, Wang Jia-hao    
School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
Abstract: Carbon emission from vehicle driving is calculated, including direct carbon emission by fuel consumption and indirect carbon emission by electric energy utilization. The carbon emission coefficient of various fuels is derived based on the mass balance method, the indirect CO2 emission calculation method of electric vehicles is proposed based on the coal consumption of thermal power generation. The vehicle operation and energy consumption data are collected, the annual CO2 emissions of all types of transportation and energy vehicles calculated, and the CO2 emission reduction rate is calculated by replacing traditional petrol vehicles with electric vehicles. It is found that except for large diesel buses and medium and short distance intercity transport vehicles, electric vehicles have obvious carbon reduction effect in all fields. The carbon reduction rate of city distribution light duty vehicles is the highest, reaching 48.62%. It is predicted that the carbon emission reduction rate of electricity vehicles will be 7.07% in 2020 compared with 2016 after the reduction of thermal power share and coal consumption of thermal power generation.
Key words: electricity vehicles    carbon emission calculation    carbon reduction    road transportation    

利用电能等非传统化石燃料作为车辆动力源驱动车辆可有效减少CO2及其他污染物的直接排放,但我国电力能源结构中包含了一部分火电来源,电能的产生也会排放CO2,这意味着车辆使用电能的同时间接排放CO2。因此,车辆运行碳总排放即取决于车辆的能耗水平与活动数据[1-2],也与能源的生产方式相关[3-4]

程冬茹[5]基于汽车生命周期中从油田到油箱(Well To Tank,WTT)和从油箱到车轮(Tank To Wheel,TTW)两个阶段,并结合两者特点建立了碳排放模型,确定了汽柴油车全生命周期的碳排放计算方法。高有山与王爱红等[6-7]同样基于WTT与TTW两个阶段分析大型客车全生命周期的碳排放。张磊等[8]分析了电网电能传输效率间接对新能源车碳排放所带来的影响。新加坡交通部门已推出相关标准与法规,用于判定新能源车辆间接排放的CO2是否超标[9]。目前少有通过综合考虑直接与间接碳排放因素对利用纯电动新能源车替代传统燃油车辆的碳减排效果进行测算分析的报道。

本文建立了道路运输行业营运车辆分运输领域、车型、能源类型的碳排放计算方法,综合考虑车辆运行过程的直接碳排放与利用电能时的间接碳排放,计算出各类车辆碳排放量,比较新能源车辆与传统燃料车辆的CO2排放测算结果,分析采用新能源车辆替代传统燃油车辆的CO2减排效果。

1 分类型车辆保有量与运营数据统计分析

以某省为对象,采集道路交通领域车辆保有量、活动水平与能耗等数据。表1表3所示为该省2016年度道路运输领域各运输类型营运车辆保有量、年均工作率、日均行驶里程、平均百公里燃料消耗量、车辆的燃料使用占比等统计结果。本文所言的碳排放指CO2排放,不包含HC、CO等含碳气体的排放,因相比CO2,HC、CO的排放要低很多,故忽略。另外,本文所统计的新能源汽车为纯电动车辆,因插电式混合动力车辆数量较少且能量分配较为复杂,不便统一统计,故不作研究。

表 1 各交通运输领域道路营运汽车保有量 Table 1 Commercial vehicles ownership in various transport areas
表 2 营运车辆年均活动数据及能耗统计 Table 2 Annual activity data and energy consumption statistics of commercial vehicles
表 3 各燃料类别营运车辆占比 Table 3 Proportion of commercial vehicles in fuel categories

表1统计的数据得知,该省的道路货运车辆最多,占总营运车辆79.7%,其次是城市交通营运车辆,占比为15.3%,道路客运车辆占比最少,为5.0%。

表2中所示的年均工作率指年工作日占一年总天数的比率。由表2可知,城市交通营运车辆的年均工作率较高,均在90%以上,而道路货运营运车辆的年均工作率则较低,低于70%。城市公交车的日均里程最低,道路货运车辆的日均里程最高。同样使用柴油作为燃料的营运车辆中,道路货运车辆的百公里燃油耗量最高,而城市公交车最低。

表3可知,道路客运及道路货运领域营运车辆使用的燃料主要以柴油为主,而城市公交车辆主要以柴油及燃气为主,城市出租车辆主要以汽油与双燃料为主。电动汽车主要在城市公交车中使用。

根据表1表3中的数据,得出交通运输各领域不同燃料类型车辆保有量,整理后如表4所示。其中,由于道路货运的电动车辆数量过少,故作省略。双燃料车辆的燃料主要是汽油和燃气,为便于分析,在车辆保有量计算及以下的碳排放测算中,将50%的双燃料车辆纳入汽油车辆计算,另外50%的双燃料车辆纳入燃气车辆计算,而且燃气汽车以天然气汽车作为表征。

表 4 各交通运输领域各燃料类型车辆保有量 Table 4 Vehicle ownership of different fuel types in various transport areas
2 CO2排放量测算方法 2.1 传统燃油车辆年CO2排放测算方法

假设所有燃料均完全燃烧转化为CO2与H2O,基于质量守恒原理,可从燃料消耗量推导出CO2排放量。下面提出了不同燃料类型车辆的燃料消耗量计算式,推导出各种燃料的碳排放系数。

2.1.1 年燃料消耗量

某交通运输领域营运车辆年燃料消耗量主要与该领域车辆保有量、年均行驶里程及平均百公里油耗有关,关系式见式(1)、(2)。

$ Q = \frac{{V_{\rm{G}}}Lq}{100} $ (1)

其中,L=365Sη,即

$ Q = \frac{365 {V_{\rm{G}}} S \eta q}{100} $ (2)

式(1)、(2)中,Q为营运车辆年燃料消耗量,L(kg);VG为营运车辆保有量;L为年均行驶里程,km;q为平均百公里燃料消耗量,L(kg);S为日均行驶里程,km;η为年均工作率,%。

2.1.2 传统燃料碳排放系数

碳排放测算中,各燃料排放系数将采用质量平衡法进行测算,依据燃料密度与含碳量,用化学平衡方程式或化学式计算CO2排放量. 具体计算式如式(3)、(4)所示。

$ {k_{1\text{、}2}} = \frac{{44{\rm{\rho }}{C_{\rm{F}}}}}{{12}} $ (3)
$ {k_3} = \frac{{44{C_{\rm{F}}}}}{{12}} $ (4)

式(3)、(4)中,k1、2为柴油与汽油燃料碳排放系数,kg/L;k3为天然气的碳排放系数,kg/kg; $\rho $ 为各燃料密度,其中柴油密度根据GB 19147-2016《车用柴油》中0#柴油的密度要求取0.835 kg/L,汽油密度根据GB 17930-2016《车用汽油》中92#汽油的密度要求取0.745 kg/L。CF为各燃料中碳质量百分比,其中柴油碳质量百分比取86.6%,汽油取85.7%,天然气取75%。

根据以上公式,计算得出各燃料碳排放系数的结果如表5所示。

表 5 各燃料碳排放系数 Table 5 CO2 emission coefficient of fuels

各交通运输领域营运车辆年燃料消耗量与相应车辆所用燃料碳排放系数的积即为该交通运输领域营运车辆年CO2排放量,见式(5)。

$ E = Q k $ (5)

式(5)中,E为年CO2排放量,kg;k为碳排放系数kg/L(kg)。

2.2 新能源汽车电能利用间接碳排放测算方法

新能源汽车消耗的电能来自于各种发电途径,在发电过程中不可忽略CO2的产生。本文基于我国的电力生产结构、发电过程的CO2排放量以及新能源汽车使用过程中的电力损失量等参数,提出新能源汽车电能利用间接碳排放的测算方法。

2.2.1 我国电力生产结构

根据中国统计年鉴[10]数据绘制如图1所示的2016年我国电力生产结构图。2016年我国的电力生产中,72.24%来源于火力发电。在电力的生产过程中,可以认为只有火力发电过程对外排放CO2,水电、核电及风电的发电过程不计CO2排放。因此,新能源汽车CO2的间接排放测算需结合我国电力生产结构特点开展。

图 1 2016年中国电力生产结构 Figure 1 China's electric power production structure in 2016
2.2.2 火力发电的CO2排放估算方法

火力发电主要靠燃用煤炭。我国把每公斤含热7 000大卡(29 306 kJ)的煤定义为标准煤,也称标煤、煤当量。根据《国家能源局关于印发2016年能源工作指导意见的通知》[11]提供的数据,我国2016年火电厂平均千瓦时供电煤耗量为314 g标准煤。按上文所述,72.24%的电能来自火力发电,只计及火电的碳排放。2016年每千瓦时供电煤耗量按314 g计及。据《能源基础数据汇编》[12]所述,工业锅炉每燃烧1 kg标准煤,产生2.62 kg的CO2,所以标准煤的碳排放系数取2.62。将新能源汽车耗电量转换为标煤量,由标煤量计算碳排放量,即为本文提出的间接CO2排放量估算方法。

2.2.3 新能源汽车CO2间接排放量计算式

根据以上分析,提出新能源汽车CO2间接排放量计算式,见式(6)。

$ e = \frac{{{q_{\rm{E}}TCk}}}{1\;000{\left( {1 - {\eta _1}} \right)\left( {1 - {\eta _2}} \right)}} $ (6)

式(6)中,e为新能源车百公里CO2间接排放量,kg/100 km;qE为新能源汽车百公里电能消耗量,kWh/100 km;η1为充电电力损失率,取6%[13]η2为电力传输损失,取6.47%[14]T为火力发电生产量占比,%;C为每千瓦时供电煤耗量,g/kWh;k为碳排放系数,kg/kg。

式(7)为新能源汽车年CO2排放量计算公式。

$ {E_{\rm{e}}} = \frac{{V_{\rm{E}}}Le}{100} $ (7)

式(7)中,Ee为新能源汽车年CO2排放量,kg;VE为新能源汽车保有量。

3 新能源车减碳效果分析 3.1 年度碳排放量计算

基于表2表4中的数据,代入式(2),可计算得出各运输领域各燃料营运车辆年燃料消耗量,再基于表5所示的碳排放系数,通过式(5),求得各运输领域各燃料营运车辆年CO2排放总量。结果如表6所示。

表 6 营运车辆年度总燃油消耗量与CO2排放总量计算结果 Table 6 Annual fuel consumption of commercial vehicles and calculating results of total CO2 emissions

由测算结果可知:传统燃油营运车辆CO2年排放总量为9 754.21万t。由于道路货运领域车辆保有量大、单位里程的能耗最高,故年排放最高,占统计总CO2排放量的92.03%,城市交通占4.76%,道路客运313.20万t,占3.21%。另外,源自于柴油车辆的CO2排放量占总排放量的96.61%。

基于表2表4数据,应用式(6)与式(7),求得各类道路运输领域新能源汽车年CO2排放量,其中火力发电每千瓦时供电煤耗量C取314 g,得出结果如表7所示。

由测算结果可知:由于城市公交领域推广应用的纯电动车辆较多,加之其较高的能耗水平,导致CO2间接年排放量较大,占总排放量的97.27%。新能源城市出租车因保有量少,且能耗低,故测算得的年CO2排放量最少。

表 7 新能源汽车百公里CO2间接排放量与年CO2排放量统计结果 Table 7 Indirect CO2 emissions from new energy vehicles per 100 km and calculating results of annual CO2 emissions
3.2 百公里减碳效果分析

表8对比了分领域、分车型传统燃油汽车与电动汽车单车百公里碳排放量对比,列出了电动汽车相比传统燃油车的CO2减排率。

表 8 传统汽车与电动汽车碳排放对比 Table 8 Contrast of CO2 emissions between traditional vehicles and electricity vehicles

可见,相比传统燃油车辆,除大型柴油城市公交车与中短途城际运输领域电动汽车的碳排放量略微升高以外,其他领域电动车的减碳效果均较为明显,小型城市配送车辆领域减碳率最高,可达48.62%,中型城市配送车辆次之。大型柴油城市公交车与中短途城际运输领域电动汽车的减碳效果不佳,其主要原因是电能消耗水平相对偏高。

3.3 电力生产优化对新能源车减碳效果影响

根据国家统计局[9]统计的2014~2017年我国火力发电占比的数据,作出拟合曲线,如图2所示。根据该拟合曲线可预测我国未来火力发电量占比。至2020年,火力发电的占比预测将低于68%。

图 2 我国火力发电量占比预测 Figure 2 Forecast of proportion of thermal power generation in China

而根据《能源发展“十三五”规划》[15],预计到2020年,每千瓦时供电煤耗量将降为310 g标准煤。假设车辆燃料消耗水平及电耗水平保持不变,只降低火力发电燃煤消耗率,每千瓦时供电煤耗量从314 g标准煤降为310 g标准煤,而且火力发电占比由72.24%降为68%,测算出各交通运输领域新能源汽车单车相比传统燃料车辆碳减排率,见表9。与表8中减碳效果对比,以2016年碳排放量为基准,2020年各电动车型减碳率增加约7.07%。

表 9 2020年预计碳排放量与减碳率 Table 9 Forecast of CO2 emissions and CO2 reduction rates in 2020

近年来电动汽车不断进步,电耗不断降低。据财建[2016] 958号文《关于调整新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》[16]中对纯电动车的耗电水平门槛要求,车辆整备质量大于1 000 kg且不大于1 600 kg时,百公里耗电量应不大于(0.012×整备质量+2.5)kWh/100 km。以整备质量1 500 kg出租车为例,纯电出租车的耗电量将不大于20.5 kWh/100 km,较表2中的电动出租车2016年电耗水平26 kWh/100 km低22.3%. 近年来燃油车技术也在进步,油耗值也在不断降低中,调查统计得出2019年我国新发售的整备质量约为1 500 kg的燃油乘用车的油耗水平约为8.35 L/100 km,较表2中2016年出租车的9.1 L/100 km降低了8.24%。若以上述最新的汽车电耗与油耗水平数据,以及2020年火力发电能耗与电力结构数据进行推算,测算出2020年纯电动出租车碳减排率为34.12%,相比2016年的17.5%减碳率再增16.62%,减碳效果明显。其他领域道路营运电动新能源车辆也有相似的结果。

4 总结

分析结果表明,2016年,某省交通营运车辆中应用电动新能源车减碳率最高可达48.62%,而且大多在20%~40%,城市配送领域的碳减排效果最为显著,而用新能源车取代柴油大型公交车和中短途城际运输柴油货车碳减排效果不明显,其余领域均有可观的碳减排效果。

随着火电占比降低以及火力发电煤耗量的降低,2020年应用新能源车的减排效果将进一步提升,相较于2016年再减碳7.07%。而且随电动新能源汽车电耗水平的降低,电动新能源车辆运行减碳效果将更加显著。

参考文献
[1]
李书华. 电动汽车全生命周期分析及环境效益评价[D]. 长春: 吉林大学, 2014.
[2]
LAJUNEN A. Energy consumption and cost-benefit analysis of hybrid and electric city buses[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014, 38: 1-15. DOI: 10.1016/j.trc.2013.10.008.
[3]
WEILLER C, SIOSHANSI R. The role of plug-in electric vehicles with renewable resources in electricity systems[J]. Revue d’Économie Industrielle, 2014, 148: 291-316.
[4]
张秀媛, 杨新苗, 闫琰. 城市交通能耗和碳排放统计测算方法研究[J]. 中国软科学, 2014(6): 142-150.
ZHANG X Y, YANG X M, YAN Y. Statistical estimation method for energy consumption and carbon emissions by urban transport[J]. China Soft Science, 2014(6): 142-150. DOI: 10.3969/j.issn.1002-9753.2014.06.013.
[5]
程冬茹.汽柴油全生命周期碳排放计算[D]. 北京: 中国石油大学, 2016.
[6]
高有山, 李兴虎. 大型客车柴油燃料生命周期分析[J]. 北京航空航天大学学报, 2009, 35(11): 1349-1352.
GAO Y S, LI X H. Well-to-wheels analysis of large-scale bus diesel fuels[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2009, 35(11): 1349-1352.
[7]
王爱红, 孟文俊, 高有山, 等. 大型客车柴油和HCNG燃料的WTW分析[J]. 汽车工程, 2016, 38(1): 78-85.
WANG A H, MENG W J, GAO Y S, et al. A WTW analysis of diesel and HCNG fuel for large bus[J]. Automotive Engineering, 2016, 38(1): 78-85. DOI: 10.3969/j.issn.1000-680X.2016.01.013.
[8]
张磊, 许挺, 江道灼, 等. 电动汽车与传统汽车排放性对比分析[J]. 浙江电力, 2012, 31(2): 57-60.
ZHANG L, XU T, JIANG D Z, et al. Comparative analysis on emission between electric and conventional vehicles[J]. Zhejiang Electric Power, 2012, 31(2): 57-60. DOI: 10.3969/j.issn.1007-1881.2012.02.017.
[9]
张晓丹.电动车环保么?从特斯拉排放超标说起[EB/OL]. (2016-4-14)[2019-7-27]. https://www.autohome.com.cn/news/201604/887002.html.
[10]
国家统计局. 2018中国统计年鉴[DB/CD]. 北京: 中国统计出版社, 2019.[2019-7-18].
[11]
国家能源局. 国家能源局关于印发2016年能源工作指导意见的通知[EB/OL]. (2016-03-22)[2019-7-27]. http://zfxxgk.nea.gov.cn/auto82/201604/t20160401_2219.htm.
[12]
国家计委能源研究所.能源基础数据汇编[M]. 北京: 能源出版社.1999: 16.
[13]
苌瑞锋, 孙力, 金鹏.我国电动汽车碳排放量计算方法的探讨[C]//2011中国电工技术学会学术年会论文集. 北京: [出版社不详], 2011: 216-218.
[14]
国家能源局.2016年全社会用电量同比增长5.0%[EB/OL]. (2017-01-16)[2019-7-30]. http://www.nea.gov.cn/2017-01/16/c_135986964.htm.
[15]
中华人民共和国国家发展和改革委员会.国家发展改革委国家能源局关于印发能源发展“十三五”规划的通知[EB/OL]. (2016-12-26)[2019-7-30]. http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201701/t20170117_835278.html.
[16]
中华人民共和国财政部.关于调整新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知[EB/OL]. (2016-12-29)[2019-8-05]. http://jjs.mof.gov.cn/zhengwuxinxi/tongzhigonggao/201612/t20161229_2508628.html.