研究背景
碳中和是中国绿色和可持续发展的重大发展战略,当前道路交通实现碳达峰和碳中和面临很大的挑战,汽车行业碳中和路线图的研究是实现碳中和总体目标的重要保障。
中汽数据有限公司(以下简称“中汽数据”)已形成完善的车队碳排放核算及预测模型,可以测算并回答不同场景下的汽车行业碳排放总量、碳达峰时间、不同技术路径减排潜力等关键问题。我们将分八期介绍车队碳排放核算及预测模型的原理及关键结论。
往期我们介绍了车队碳排放核算及预测模型的整体框架,共包含产品结构预测体系、市场规模预测体系和外部影响评估体系三个体系模块,本次将给大家介绍外部影响评估体系的研究方法和部分结果。
外部影响评估体系简介
外部影响评估体系以全国保有量预测结果和各车型分燃料类型销量结果为输入条件,实现对能源、环境、资源三方面的关键指标的影响评估。能源影响方面我们评估了电网负荷、各类能源消耗量,环境影响方面我们评估汽车各环节的碳排放量、各类型污染物排放情况,资源影响方面我们对各类稀有资源需求量进行计算,实现综合全面的汽车产业外部影响评估。
外部影响评估体系
基于上一期介绍的分车型分燃料类型的市场规模预测结果,结合年行驶里程和能耗水平趋势,可得到能源消耗量,再结合不同能源的碳排放系数,可得到车队碳排放量。外部影响评估体系中关键问题的研究较为复杂,例如不同车型、不同地区的年行驶里程呈现不同的规律,不同车型、不同燃料类型的能耗水平需要分别研究。我们基于完善的数据体系和科学的方法体系对年行驶里程和能耗水平趋势这两项核心问题进行了深入研究。
在年行驶里程方面,我们基于2003-2018年中国82个城市的近17万份样本进行分析,分车型和地理区域分析私人乘用车的行驶里程规律,形成出行强度分布的伽马曲线,即在各行驶里程区间内分别有多少比例的车辆,以出行强度分布曲线为基础进行年行驶里程的估计。
我们以乘用车油耗下降潜力研究为例介绍关于能耗水平趋势的研究方法。我们首先基于油耗数据库构建回归模型,以识别影响油耗的关键因素,样本量覆盖14183个车辆型号的乘用车,分析因素包含了整车参数、车辆性能、节能技术搭载情况等。在识别出影响油耗的关键因素的基础上,结合政策管理要求对关键因素的未来趋势进行预判,主要包括整备质量发展趋势、车辆性能发展趋势、节能技术普及规律等,从而得到未来行业整体油耗下降潜力,支撑了能源消耗量的精细化估算。
基于上述外部影响评估体系,可以对车队的能源消耗量实现精细化的估计,从而对车队层面使用环节碳排放进行更加精细化的预测。
部分研究结论展示
(1)行驶里程规律
经比对,样本的分车龄结构组成与保有量分车龄结构接近,因此样本数据可以很好的反映实际路上行驶车辆的真实情况。研究样本中,年行驶里程95%集中在0.5万公里-2.9万公里区间,平均年行驶里程为1.2万公里。另外,车龄对年行驶里程也有显著影响,随着车辆使用年限的增加,年行驶里程呈下降趋势,且下降速度逐渐趋缓。
全国平均年行驶里程分布
从日行驶里程规律来看,中国居民日均往返通勤里程服从下图的伽马分布,大多集中在21km-28km。因此实际续航里程为150公里的电动汽车将满足中国大多数居民的日常需求。
中国分区域日均往返通勤里程分布
(2)乘用车油耗下降潜力
行业传统能源乘用车平均燃料消耗量呈现不断降低的趋势,2020年平均燃油消耗量为6.44L/100km。模型结果显示整备质量、功率以及技术进步对油耗水平都有显著的影响。考虑到大型化趋势还将延续,增压、直喷、先进变速器等常规节能技术搭载率已经较高,预计未来传统乘用车油耗下降速度将减缓。但还应考虑到目前高速普及的48V技术和稳定增长的HEV技术,未来传统乘用车油耗的下降速度取决于这两项混动技术的普及程度。
行业传统能源乘用车平均燃料消耗量年度变化情况
前4期我们详细介绍了车队碳排放核算及预测模型的方法体系以及对其中的关键问题的深入研究,我们将在第5期介绍基于模型计算的车队燃料周期碳排放核算及预测的结果。
系列介绍预告
1. 车队碳排放核算及预测模型——整体介绍篇
2. 车队碳排放核算及预测模型——产品结构研究篇
3. 车队碳排放核算及预测模型——市场规模研究篇
4. 车队碳排放核算及预测模型——外部影响研究篇
5. 碳中和研究阶段性成果——燃料周期碳排放预测
6. 碳中和研究阶段性成果——关键资源、能源需求预测
7. 碳中和研究阶段性成果——乘用车电动化路线图2035研究
8. 碳中和研究阶段性成果——商用车电动化路线图2035研究
中国汽车技术研究中心有限公司已启动“中国汽车低碳发展战略及路线图”研究工作,由中国汽车战略与政策研究中心、中汽数据以及标准化研究所联合围绕标准、政策、发展路线图、实施指南、基础数据与模型工具等开展研究,践行央企社会责任,引领行业实现碳达峰、碳中和目标。
联系人:陈川,禹如杰
电话:022-84379799-2767/ 022-84379753
邮箱:chenchuan@catarc.ac.cn, yurujie@catarc.ac.cn
(注:转载请注明来源于“中汽数据有限公司”)
(文/节能战略研究室)