面向?qū)嶋H交通狀態(tài)的混合動力汽車能耗和CO2排放模型

彭飛，宋國華*,1b，尹航，于雷

(1.北京交通大學(xué)，a.綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)交通運(yùn)輸行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，b.智能交通綠色低碳技術(shù)教育部工程研究中心，北京 100044；2.中國環(huán)境科學(xué)研究院，國家環(huán)境保護(hù)機(jī)動車污染控制與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012)

0 引言

在中國“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)背景下，能耗排放模型是量化交通中機(jī)動車燃油消耗和CO2排放的重要工具。研究建立高精度的城市交通路網(wǎng)機(jī)動車能耗排放動態(tài)量化方法，對于評估交通領(lǐng)域機(jī)動車碳排放水平以及機(jī)動車減“碳”措施的有效制定具有重要意義。

實(shí)現(xiàn)交通路網(wǎng)動態(tài)能耗排放測算，要建立能夠反映本地交通狀態(tài)變化的機(jī)動車能耗排放因子，并且要獲取道路車型結(jié)構(gòu)特征和動態(tài)的速度流量時變特征[1]。機(jī)動車能耗排放因子測算方法研究已具備較好基礎(chǔ)，以基于車輛比功率VSP為代表的能耗排放模型得到了廣泛應(yīng)用，例如，MOVES(MOtor Vehicle Emission Simulator) 和 IVE(International Vehicle Emission model)，這些模型采用基于VSP的變量刻畫車輛行駛工況特征，并根據(jù)本地化行駛工況VSP 分布耦合對應(yīng)能耗排放率計(jì)算本地的能耗排放因子[2]。單肖年等[3]和黃文偉等[4]利用基于MOVES模型分別對上海和深圳進(jìn)行本地化參數(shù)修正，估算典型機(jī)動車的排放因子。呂晨等[5]基于本地化修正MOVES 模型模擬機(jī)動車在不同速度條件下的CO2排放因子。胥耀方等[6]使用VSP分布刻畫車輛運(yùn)行模式預(yù)測排放因子比MOVES 模型預(yù)測的結(jié)果更接近實(shí)際值。張雙紅等[7]基于VSP區(qū)間劃分方法預(yù)測重型環(huán)衛(wèi)貨車NOX的排放因子。這些研究均基于VSP 的理論模型針對不同車型進(jìn)行排放因子本地化應(yīng)用，并且證明了該模型良好的可移植性和測算結(jié)果的準(zhǔn)確性。樊守彬等[8]和李笑語等[9]分別研究北京和南京的城市機(jī)動車排放特征，并且研究均面向?qū)嶋H路網(wǎng)交通流信息，包括道路流量、速度和車型結(jié)構(gòu)等。對此有研究表明，基于VSP 分布的模型能夠建立不同交通狀態(tài)下的能耗和排放因子測算的機(jī)動車行為特征[10]，并且能夠納入多種反應(yīng)道路交通狀態(tài)時變特征的影響因素,包括行駛速度和道路類型等[11]。然而，目前研究還沒有在車型結(jié)構(gòu)中單獨(dú)針對混合動力汽車構(gòu)建能耗排放因子，這類車輛被納入燃料類型為汽油的小型客車中進(jìn)行測算，而小型客車在北京市城區(qū)各類型道路上的比例均在89%以上[8]，其中包含一定比例的混合動力汽車。隨著混合動力汽車在道路車型結(jié)構(gòu)中比例的提高，給城市路網(wǎng)機(jī)動車能耗和CO2排放量化評估帶來一定程度的不確定性和復(fù)雜性。

混合動力汽車相比同排量的汽油車具有排放和燃油消耗優(yōu)勢，排放優(yōu)勢主要體現(xiàn)在CO2、CO和NOX排放[12]，城市道路中混合動力汽車通常比傳統(tǒng)燃油車的燃油消耗降低20%～30%，其中，在城市道路比高速公路的改善更為明顯[13]。造成這些差異的本質(zhì)原因是混合動力汽車與傳統(tǒng)燃油汽車內(nèi)燃機(jī)ICE (Internal Combustion Engine)工作狀態(tài)的不同，混合動力系統(tǒng)由內(nèi)燃機(jī)和電動機(jī)2種動力源提供車輛驅(qū)動力，降低了完全依靠內(nèi)燃機(jī)提供動力輸出功率的需求?，F(xiàn)有研究中，混合動力汽車油耗排放模型需要考慮內(nèi)燃機(jī)開啟和關(guān)閉狀態(tài)，F(xiàn)REY等[14]以基于VSP的模型為基礎(chǔ)，通過功率需求閾值識別內(nèi)燃機(jī)開啟狀態(tài)，并優(yōu)化混合動力汽車排放模型，該模型在實(shí)際應(yīng)用中僅用速度和加速度參數(shù)判斷內(nèi)燃開啟狀態(tài)，會產(chǎn)生較大誤差。HOLMEN等[15]針對混合動力汽車建模，引入其他變量刻畫電動機(jī)和內(nèi)燃機(jī)間的動力功率分配，改善了CO2排放測算方法，但該方法要求增加更多的參數(shù)數(shù)據(jù)輸入，包括電池電機(jī)功率和道路坡度等，應(yīng)用于現(xiàn)有的北京市交通路網(wǎng)能耗排放估算系統(tǒng)具有一定的復(fù)雜性。

因此，本文面向?qū)嶋H交通狀態(tài)，既保證測算準(zhǔn)確性又不增加模型的復(fù)雜性。通過收集混合動力汽車試驗(yàn)油耗測試數(shù)據(jù)和北京市實(shí)際道路行駛軌跡數(shù)據(jù)，以VSP作為車輛行駛狀態(tài)與能耗排放之間的解釋變量建立的原有模型基礎(chǔ)上，考慮內(nèi)燃機(jī)開啟狀態(tài)，計(jì)算不同速度場景下的車輛VSP 分布，優(yōu)化混合動力汽車的能耗和CO2排放模型，以增強(qiáng)北京市現(xiàn)階段交通路網(wǎng)中能耗和排放測算方法的功能性和準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)混合動力汽車在不同交通場景下的能耗和CO2排放量化評估。

1 數(shù)據(jù)收集

1.1 能耗測試數(shù)據(jù)

本文研究收集美國阿貢實(shí)驗(yàn)室開放的車輛臺架試驗(yàn)數(shù)據(jù)，選用搭載本田2.0 L排量的i-MMD混合動力系統(tǒng)的本田雅閣混合動力車油耗數(shù)據(jù)建立并驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。該測試數(shù)據(jù)以0.1 s 為間隔記錄車輛瞬時燃油消耗率、轉(zhuǎn)速、瞬時速度及時間。 美國環(huán)境保護(hù)署 EPA(Environmental Protection Agency)開發(fā)的FTP 工況(Federal Test Procedure)用于評估車輛尾氣排放和燃油經(jīng)濟(jì)性的測試，混合動力汽車根據(jù)所用行駛工況在底盤測功機(jī)上進(jìn)行測試，模擬車輛在實(shí)際道路中的各種駕駛條件。本文選用3 種典型的FTP 工況包括：UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule)、HWY(Highway Fuel Economy Test)和US06，考慮到車輛實(shí)際駕駛條件中多種影響因素不同工況進(jìn)行了多次循環(huán)，包括：9次UDDS工況循環(huán)、6次HWY工況循環(huán)和6次US06工況循環(huán)。3種工況的速度-時間曲線如圖1所示。

圖1 行駛工況速度-時間曲線Fig.1 Speed-time profile for driving cycles

UDDS 工況模擬車輛在城市駕駛條件下的車輛運(yùn)行狀態(tài)，HWY工況和US06工況作為FTP工況的補(bǔ)充。HWY工況模擬車輛在高速公路駕駛條件下的高速行駛工況，US06工況模擬車輛激烈駕駛、高速駕駛和急加速條件下的車輛運(yùn)行狀態(tài)，各行駛工況的特征參數(shù)如表1所示。

表1 行駛工況的特征參數(shù)Table 1 Driving cycle characteristics

1.2 實(shí)際行駛數(shù)據(jù)

在車輛智能網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，使用車載診斷系統(tǒng)OBD 提供逐秒的發(fā)動機(jī)數(shù)據(jù)和全球定位系統(tǒng)GPS設(shè)備收集車輛軌跡數(shù)據(jù)，為模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)輸入提供可行性。本文收集23輛豐田卡羅拉混合動力汽車2020年8月～10月在北京市實(shí)際行駛的逐秒軌跡數(shù)據(jù)，該車型搭載豐田1.8 L 排量的THS 混合動力系統(tǒng)。共收集超過900 萬s 的逐秒軌跡數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段包括：車輛逐秒的瞬時速度、行駛時間、經(jīng)緯度以及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速等信息。該數(shù)據(jù)能夠描述混合動力汽車在實(shí)際交通狀態(tài)下的行駛工況，刻畫不同平均行駛速度的車輛功率分布特征。

2 模型構(gòu)建

2.1 建模思路

模型建立框架如圖2所示。

圖2 模型建立框架Fig.2 Modeling framework

面向混合動力汽車能耗排放建模的思路是在原有基于VSP 參數(shù)的模型中引入新的變量參數(shù)(ICE 轉(zhuǎn)速)，根據(jù)新參數(shù)區(qū)分混合動力汽車ICE 工作狀態(tài)，提高模型用于混合動力汽車能耗和CO2排放因子測算的適用性和準(zhǔn)確性。原有模型是指基于VSP作為行駛狀態(tài)與能耗排放之間表征參數(shù)，通過建立VSP分布刻畫車輛行駛狀態(tài)，并計(jì)算對應(yīng)的能耗率。由于傳統(tǒng)燃油車在行使過程中ICE 始終保持開啟狀態(tài)，而混合動力汽車行駛中ICE關(guān)閉時不產(chǎn)生油耗和CO2排放，因此，原有模型不考慮ICE工作狀態(tài)適用于傳統(tǒng)燃油車，用于混合動力汽車測算時具有不確定性。

2.2 VSP分布建立

1999 年Jimenez-Palacios提出了VSP 與機(jī)動車瞬態(tài)排放具有較強(qiáng)的相關(guān)性[16]，以VSP作為描述車輛運(yùn)行狀態(tài)與能耗排放關(guān)系的關(guān)鍵變量，該參數(shù)代表車輛為移動自身及其貨物或乘客所施加的牽引力，單位為kW·t-1，根據(jù)車輛瞬時速度和加速度變量計(jì)算，即

式中：m為車輛總質(zhì)量(t)；vt為瞬時速度(m·s-1)；at為加速度(m·s-2)；g為重力加速度，本文取9.8 m·s-2；θt為t時刻坡度，由于本文車輛是在底盤測功機(jī)上測試，故取θt=0；A、B和C分別為滾動阻力系數(shù)((kW·m)·s-1)、旋轉(zhuǎn)阻力系數(shù)((kW·m2)·s-2)和空氣動力阻力系數(shù)((kW·m3)·s-3)，取值分別為0.156461、0.00200193和0.000492646。

為更清楚地描述VSP 變量與車輛能耗之間的相關(guān)性，需要對VSP 變量進(jìn)行聚類，聚類方法采用MOVES 模型定義的23 種機(jī)動車運(yùn)行模式分類編號OpModeID 作為VSP 區(qū)間，MOVES 模型中VSP區(qū)間的聚類劃分方式如表2所示。

表2 MOVES模型中VSP聚類方式Table 2 VPS clustering approach in MOVES

其中，減速制動工況是由加速度確定，要求加速度at小于-0.849 m·s-2或者加速度at小于-0.447 m·s-2且at-1小于-0.447 m·s-2且at-2小于-0.447 m·s-2；怠速工況由瞬時速度確定，要求瞬時速度vt小于1.61 km·h-1；其余21 種區(qū)間以一定速度范圍內(nèi)的VSP 定義，有兩種工況為滑行，即比功率小于0，有13 種巡航/加速工況，VSP 范圍從0到大于30 kW·t-1。另外，在減速制動工況與其他工況出現(xiàn)重疊的情況下，減速制動工況優(yōu)先劃定。

在建模過程中考慮混合動力汽車的動力分配模式，相同工況下存在車輛由內(nèi)燃機(jī)和電機(jī)組成多種動力組成模式，與傳統(tǒng)燃油車能耗排放相比本質(zhì)差異體現(xiàn)在內(nèi)燃機(jī)的開啟與關(guān)閉。因此，優(yōu)化模型在建立混合動力汽車VSP 分布時需要考慮內(nèi)燃機(jī)是否開啟的工作狀態(tài)，分別建立ICE-off 和ICE-on的VSP分布，即

式中：i為VSP區(qū)間編號；ni和mi分別為VSP區(qū)間編號為i時ICE-on 和ICE-off 的累計(jì)時間；和分別為ICE-on 和ICE-off 的VSP 區(qū)間分布的比例。

2.3 能耗和CO2排放因子測算

車輛行駛單位時間內(nèi)的能耗是根據(jù)每個VSP區(qū)間分布概率耦合對應(yīng)的平均燃油消耗率計(jì)算得到的。針對混合動力汽車優(yōu)化模型使用ICE-on 時平均燃油消耗率乘以對應(yīng)的ICE-on時VSP區(qū)間分布的概率，每個VSP 區(qū)間下ICE-on 的平均燃油消耗率為

ICE-off 狀態(tài)的平均燃料消耗率取值為0。而原有模型中不考慮內(nèi)燃機(jī)工作狀態(tài)，燃油消耗因子為

根據(jù)能量守恒的原則，CO2排放因子是從根據(jù)車輛行駛單位里程下總的能量消耗計(jì)算得到，不考慮較少質(zhì)量的燃料會以CO、有機(jī)氣體和有機(jī)碳的形式排放[17]，即

式中：EFCO2為CO2排放因子(g·km-1)；ρ為汽油燃料密度取值為(0.74 g·mL-1)；EC為汽油燃料能量密度，取值為43.448(kJ·g-1)；CCarbon為碳含量(g·kJ-1)，以每克碳消耗的能量表示；FOxidation為燃料被氧化形成CO2的碳比例，取值為1。

3 模型驗(yàn)證

3.1 典型工況VSP分布

在模型構(gòu)建中認(rèn)為ICE-off狀態(tài)不產(chǎn)生燃油消耗，ICE-on狀態(tài)一定產(chǎn)生燃油消耗。本文以混合動力汽車ICE 轉(zhuǎn)速超過500 r·min-1作為ICE-on 的識別條件，構(gòu)建VSP 分布[14]，通過混合動力汽車9 次UDDS 循 環(huán)、6 次HWY 循 環(huán) 和6 次US06 循 環(huán) 測試數(shù)據(jù)建立典型工況下的VSP 分布并驗(yàn)證轉(zhuǎn)速識別ICE 工作狀態(tài)的有效性。結(jié)果表明：典型工況下ICE 轉(zhuǎn)速超過500 r·min-1時瞬時油耗率不低于0.01 ml·s-1的比例為93.4%；ICE 轉(zhuǎn)速不超過500 r·min-1時瞬時油耗率為0 的比例為100%。建立混合動力汽車在不同工況的VSP 分布，如圖3所示。

圖3 混合動力汽車各行駛工況VSP分布Fig.3 VSP distribution for each driving cycles of hybrid vehicles

混合動力汽車VSP 分布相比傳統(tǒng)燃油車的建模方式區(qū)分了ICE-on 狀態(tài)，既描述車輛運(yùn)行VSP分布特征，又刻畫了車輛ICE 工作狀態(tài)。UDDS、HWY和US06循環(huán)工況中，ICE-on的平均總時間占比分別為43.7%，55.9%，56.6%，相同VSP區(qū)間內(nèi)車輛ICE-on 工作狀態(tài)的概率也不同，不同工況VSP分布特征采用數(shù)據(jù)集計(jì)的方法描述1 個車隊(duì)的運(yùn)行狀態(tài)特征。在原有不考慮ICE-on 狀態(tài)建立VSP分布的基礎(chǔ)上，增加ICE-on和ICE-off的劃分，能夠更加準(zhǔn)確表達(dá)混合動力汽車在ICE-on 狀態(tài)下能量消耗和CO2排放產(chǎn)生的物理意義。

3.2 能耗率有效性檢驗(yàn)

通過收集得到2 萬條混合動力汽車瞬時油耗測試數(shù)據(jù)，用于計(jì)算平均燃油消耗率，其中，共8831 s 的ICE-on 狀態(tài)瞬時油耗數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。每類VSP 區(qū)間所對應(yīng)的瞬時油耗數(shù)據(jù)樣本的分布特征如圖4所示，表明不同VSP區(qū)間中瞬時油耗率的離散程度，并對原有模型計(jì)算輸入數(shù)據(jù)樣本和優(yōu)化后模型輸入數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行比較。

圖4 瞬時燃油消耗分布特征Fig.4 Instantaneous fuel consumption distribution characteristics

結(jié)果表明：只有在混合動力汽車優(yōu)化模型中ICE-on狀態(tài)時，平均燃油消耗率與VSP有較強(qiáng)的相關(guān)性。原有模型不區(qū)分ICE-on狀態(tài)時每種VSP區(qū)間對應(yīng)的瞬時燃油消耗，樣本離散程度較高，尤其是在VSP較低區(qū)間和怠速工況，原有模型所得平均燃油消耗率明顯升高，此時，VSP 作為平均燃油消耗解釋變量的物理意義并不明顯。在較高VSP 區(qū)間由于車輛功率需求主要依靠ICE提供，ICE-off出現(xiàn)的比例降低，此時，優(yōu)化模型和原有模型所得平均燃油消耗率差異變化不大。根據(jù)式(3)，采用兩種計(jì)算方式獲取混合動力汽車的平均燃油消耗率分別對應(yīng)優(yōu)化模型和原有模型，結(jié)果如圖5所示。一種是優(yōu)化模型僅計(jì)算ICE 開啟狀態(tài)的VSP 區(qū)間編號所對應(yīng)的平均燃油消耗率；另一種是原有模型采用不考慮內(nèi)燃機(jī)工作狀態(tài)的計(jì)算方式用于混合動力汽車，這種方式所采用的瞬時燃油消耗率包含ICE 開啟和關(guān)閉兩種狀態(tài)。兩種計(jì)算所得平均燃油消耗率具有較大差異，尤其是在VSP較低區(qū)間。

圖5 混合動力汽車平均燃油消耗率Fig.5 Average fuel consumption rate of hybrid vehicles

為檢驗(yàn)原有模型和優(yōu)化模型平均燃油消耗率計(jì)算方法的有效性，本文通過定義變異系數(shù)Ci，計(jì)算不同VSP區(qū)間下燃油消耗數(shù)據(jù)的變異系數(shù)，即

式中：σi為i區(qū)間每個瞬時燃油消耗數(shù)據(jù)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差；μi為i區(qū)間每個瞬時燃油消耗數(shù)據(jù)樣本的均值。計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 瞬時燃油消耗率特征Table 3 Instantaneous fuel consumption characteristics

結(jié)果表明，通過混合動力汽車模型構(gòu)建優(yōu)化了原有傳統(tǒng)燃油車所用模型，每類VSP區(qū)間下的瞬時燃油消耗樣本數(shù)據(jù)變異系數(shù)有顯著降低，該建模過程針對混合動力汽車所得平均燃油消耗率更為準(zhǔn)確有效。

3.3 能耗和CO2排放因子誤差分析

分別使用傳統(tǒng)燃油車的原有模型和考慮ICE-on 所建優(yōu)化模型計(jì)算3 種工況下的混合動力汽車燃油消耗和CO2排放因子，并與測試得到各工況真實(shí)燃油消耗進(jìn)行比較，通過誤差分析驗(yàn)證模型測算有效性和準(zhǔn)確性，如圖6所示。

圖6 模型測算油耗排放因子和實(shí)際油耗排放因子比較Fig.6 Comparison of model-measured fuel consumption and emission factors with real values

結(jié)果表明，原有模型測算混合動力在城市工況UDDS和高速工況HWY的燃油消耗因子與真實(shí)值產(chǎn)生相對誤差分別為-9.3%和5.6%。優(yōu)化后的模型有效提高在這兩種典型工況下的測算準(zhǔn)確性，與真實(shí)值的相對誤差分別為3.7%和-1.7%。由于US06 工況模擬車輛激烈駕駛行為(包含高速行駛和急加速行駛)會產(chǎn)生較高燃油消耗和排放，在實(shí)際交通狀態(tài)中，這種典型極端測試工況極少發(fā)生，本文所建的混合動力汽車能耗率主要是應(yīng)用路網(wǎng)實(shí)際交通狀態(tài)。因此，對于US06 工況優(yōu)化前后模型測算均低估真實(shí)燃油消耗和CO2排放因子，產(chǎn)生相對誤差分別為-4.7%和-3.2%。。

針對不同測試環(huán)境條件對混合動力汽車燃油消耗和CO2排放因子模型的影響，進(jìn)一步驗(yàn)證模型測算能耗和CO2排放因子的準(zhǔn)確性，將每種行駛工況的多次循環(huán)進(jìn)行不同組合作為車隊(duì)數(shù)據(jù)集。其中，將9 次UDDS 工況循環(huán)組成車隊(duì)編號為#1，同時，任意選其中8次不同測試條件組成車隊(duì)編號為#2～#10，將6 次HWY 工況循環(huán)和6 次US06 工況循環(huán)同樣方式組合分別組成車隊(duì)編號為#1～#7。測算不同行駛工況下不同車隊(duì)的燃油消耗和CO2排放因子與真實(shí)值的相對誤差，如表4～表6所示。

表4 UDDS工況油耗和CO2排放因子測算相對誤差Table 4 Relative error in measurement of fuel consumption and CO2 emission factors in UDDS

表5 HWY工況油耗和CO2排放因子測算相對誤差Table 5 Relative error in measurement of fuel consumption and CO2emission factors in HWY

表6 US06工況油耗和CO2排放因子測算相對誤差Table 6 Relative error in measurement of fuel consumption and CO2 emission factors in US06

結(jié)果表明：UDDS 城市工況中，混合動力汽車燃油消耗和CO2排放因子優(yōu)化模型測算相對誤差范圍在-0.2%～5.8%，原有模型測算相對誤差范圍為-12.6%～2.9%；HWY 高速工況中，混合動力汽車燃油消耗和CO2排放因子優(yōu)化模型測算相對誤差范圍在-2.3%～-0.5%，原有模型測算相對誤差范圍為-3.7%～9.3%；本文所構(gòu)建的模型能夠顯著改善原有模型在混合動力汽車能耗和CO2排放因子測算產(chǎn)生的相對誤差。

4 模型應(yīng)用

本文所建模型將為道路交通中不同平均速度區(qū)間下的混合動力汽車能耗因子和CO2排放因子測算提供應(yīng)用支持。收集北京市混合動力汽車實(shí)際行駛軌跡數(shù)據(jù)和OBD(On-Board Diagnostics)監(jiān)測數(shù)據(jù)，以3 min 間隔作為行程時間集成粒度劃分車輛行駛軌跡，計(jì)算每段行駛軌跡的平均行程速度(速度范圍取5～80 km·h-1)，并以1 km·h-1的間隔劃分平均行程速度區(qū)間。應(yīng)用本文模型建立北京市不同平均行程速度區(qū)間下的VSP 分布，其中，VSP以1 kW·t-1的等間隔聚類劃分VSP 區(qū)間(VSP 區(qū)間范圍取-20～20 kW·t-1)。建立VSP分布表示實(shí)際交通狀態(tài)中車輛功率需求分布，以平均行程速度為20，40，60，80 km·h-1混合動力汽車VSP分布為例展示如圖7 所示?；旌蟿恿ζ囋趯?shí)際道路行駛過程中，由于交通狀態(tài)的影響會引起車輛運(yùn)行狀態(tài)的改變，帶來車輛功率需求的變化，從而導(dǎo)致油耗和排放的差異。隨著平均行程速度的增大，VSP分布正區(qū)間所占比例逐漸上升并且VSP 分布的峰值在逐漸降低。同時，該VSP 分布區(qū)分ICE-on 和ICEoff 的狀態(tài)，體現(xiàn)了混合動力汽車功率分配特征，ICE-off狀態(tài)時車輛完全由蓄電池提供動力不產(chǎn)生油耗和排放。隨著平均行程速度的增加，車輛ICEon 狀態(tài)的比例隨之增加，在這一狀態(tài)下不同VSP區(qū)間所對應(yīng)的能耗率為優(yōu)化模型中所計(jì)算的能耗率，而ICE-off狀態(tài)所對應(yīng)的能耗率為0。

圖7 不同平均行程速度下的混合動力汽車VSP分布Fig.7 VSP distribution of hybrid vehicles at average speeds

根據(jù)北京市實(shí)際道路行駛的混合動力汽車軌跡數(shù)據(jù)和OBD 監(jiān)測數(shù)據(jù)所建VSP 分布，為分析實(shí)際交通狀態(tài)下將混合動力車納入傳統(tǒng)燃油車型中計(jì)算能耗和排放產(chǎn)生的誤差。本文根據(jù)優(yōu)化模型和原有模型方法進(jìn)一步計(jì)算不同VSP 區(qū)間對應(yīng)平均燃油消耗率，所得結(jié)果如圖8 所示。其中，原有模型所得平均油耗率不考慮ICE-on 狀態(tài)，表示將混合動力汽車視為傳統(tǒng)燃油車型。由于優(yōu)化模型所得平均油耗率不包含ICE-off 狀態(tài)，VSP 區(qū)間在-20～10 kW·t-1之間時平均油耗率明顯高于原有模型。兩種能耗率在與VSP 分布建立耦合關(guān)系時有所不同，優(yōu)化模型平均油耗率對應(yīng)ICE-on的VSP分布，原有模型平均油耗率對應(yīng)VSP 分布，包含ICE-off和ICE-on兩種狀態(tài)。

圖8 不同VSP區(qū)間的平均燃油消耗率Fig.8 Average fuel consumption rate for different VSP Bin

通過模型中式(4)建立VSP 分布與平均能耗率耦合關(guān)系，測算混合動力汽車在實(shí)際道路交通狀態(tài)中不同平均速度的油耗因子和CO2排放因子曲線，如圖9所示。

圖9 不同平均速度的混合動力汽車油耗和CO2排放因子Fig.9 Comparison of fuel consumption and CO2 emission factors for hybrid vehicles at different average speeds

比較不同平均行程速度下混合動力汽車原有模型和優(yōu)化模型的油耗因子結(jié)果表明，混合動力汽車平均行駛速度在40～50 km·h-1范圍時能耗和CO2排放最低，當(dāng)平均行駛速度大于50 km·h-1，能耗和CO2排放因子將會增加，與傳統(tǒng)燃油車不同速度區(qū)間的能耗排放特征具有差異性。也驗(yàn)證了將混合動力汽車納入傳統(tǒng)燃油車型量化交通路網(wǎng)能耗和CO2排放會產(chǎn)生較大誤差。當(dāng)平均行駛速度小于30 km·h-1，在低速區(qū)間時，將混合動力汽車納入傳統(tǒng)燃油車型測算會高估能耗和排放水平，同時，當(dāng)平均行駛速度大于60 km·h-1，在高速區(qū)間時會低估能耗排放水平。

5 結(jié)論

(1)本文在傳統(tǒng)燃油車型交通能耗排放模型基礎(chǔ)上提出混合動力汽車能耗和CO2排放模型。以混合動力汽車在FTP工況下的油耗測試數(shù)據(jù)為例，驗(yàn)證了所建模型油耗因子和CO2排放因子測算的準(zhǔn)確性。在城市行駛工況UDDS 和高速行駛工況HWY 中，模型測算混合動力汽車能耗和排放因子與真實(shí)值的相對誤差分別為3.7%和-1.7%，該模型相比原有傳統(tǒng)燃油車模型測算平均相對誤差降低了5.6%和4.3%。

(2)通過北京市實(shí)際道路中混合動力汽車行駛軌跡數(shù)據(jù)建立VSP分布，應(yīng)用模型量化了混合動力汽車行駛不同速度區(qū)間的能耗排放因子，并體現(xiàn)了不同道路交通狀態(tài)下的能耗排放變化特征。研究表明將混合動力汽車納入傳統(tǒng)燃油車型量化交通路網(wǎng)能耗和CO2排放會產(chǎn)生較大誤差，混合動力汽車能采用傳統(tǒng)燃油車原有的模型進(jìn)行能耗排放測算，能耗排放水平在平均行駛速度低于30 km·h-1的速度區(qū)間時會被顯著高估，在超過60 km·h-1的速度行駛區(qū)間時被明顯低估。

(3)該模型引入混合動力汽車轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，刻畫了車輛在實(shí)際交通狀態(tài)下的ICE功率分配，增強(qiáng)了基于VSP 理論的交通能耗排放模型針對混合動力汽車測算的功能性和準(zhǔn)確性，避免能耗和CO2排放因子用于混合動力汽車時帶來路網(wǎng)能耗排放測算的復(fù)雜性和不確定性。