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日本电气工程，Vol。 186，第4号，2014年
译自Denki Gakkai Ronbunshi，Vol。 132-B，No.1，2012年1月，第34-46页
基于区域分解世界能源模型的电动汽车节能环保特性分析
RYOICHI KOMIYAMA和YASUMASA FUJII
日本东京大学
摘要
本文调查了到2050年将电动汽车（EV）和插电式混合动力汽车（PHEV）广泛引入全球能源系统的影响。新兴国家汽车保有量的显着增长可能会增加世界石油需求，相关二氧化碳排放量。为解决这些能源，安全和环境问题，预计EV和PHEV等清洁能源车的部署将因其高燃油效率而发挥至关重要的作用。因此，我们制定了全球能源系统模型和世界汽车渗透模型，该模型可以明确分析电动汽车引入对季节性日常电力负荷曲线的影响，并考虑到2050年的具体电力充电情况。模拟结果证实电动汽车的部署有助于节约能源，因为减少石油需求超过了电力需求的增长和相关的燃料对发电组合的投入。关于二氧化碳减排，影响的程度取决于发电组合的碳强度。如果强度低到足以保证由于节省电动汽车燃料而产生的碳减排效果，则排放量可以得到保证。但是，应该指出的是，在发电组合中碳强度高的地区，电动汽车每里程的碳排放量几乎与混合动力汽车等高效汽油车相当，而PHEV的数字略高于混合动力车。 copy;2013 Wiley Periodicals，Inc. Electr Eng Jpn，186（4）：20-36,2014;在Wiley Online Library（wileyonlinelibrary.com）上在线发布。 DOI 10.1002 / eej.22373
关键词：电动汽车; 插电式混合动力车辆; 世界能源模式; 优化; 世界车辆渗透模型
- 简介
涉及能源和资源的各种问题，包括矿物燃料的暴涨成本和资源问题以及全球变暖问题已经浮出水面，必须在中期和长期解决。国际上正在积极讨论减少温室气体排放的长期目标。通过在能源转换和消费领域引入创新技术来加强应对气候波动的对策成为一个至关重要的问题。与此同时，自1990年以来，新兴国家的能源需求增长率最高，原因是经济快速发展带来的汽车拥有量增加[1]，预计石油需求和二氧化碳排放水平将上升。因此，定量分析下一代汽车在整个能源系统中引入节能和减少二氧化碳排放等对策的效果非常重要。电动车辆（EV）比传统车辆具有更好的燃料成本，但是它们增加了发电部门对电力和燃料投入的需求。二氧化碳排放水平也强烈依赖于电力供应组合。因此，从整个能源系统的角度来看，评估EV的节能性能和环境性能至关重要。
在本文中，我们专注于全球乘用车。 我们使用区域分解的世界能源模型和世界汽车渗透模型，评估引入电动汽车，插电式混合动力汽车（PHEV）和其他电动车辆（以下统称为EV）的影响，其使用是 预计未来将进一步扩大，主要能源供应，供电系统和全球二氧化碳排放水平。 尽管以前对电动汽车在能源结构中的传播效应进行了分析[2-5]，并分析了下一代汽车在全球交通运输领域的可能传播[6]，但本文的分析 具有先前研究中未发现的特征，因为它侧重于分解到不同区域的世界，并且根据关于电动汽车充电模式和电力日负荷曲线的假设，对电动汽车的传播进行了分析。
首先，我们解释本文所考虑的区域分解世界能源模型和世界交通工具渗透模型的特点，分析方法和分析方案。 然后分析电动汽车在世界电力系统，主要能源供应和乘用车二氧化碳排放水平上的传播效应。 减少交通需求（模式转向减少需求和公共交通系统），ITS驱动的交通流量对策和生态驾驶是节约汽车行业能源和减少二氧化碳排放量的重要对策。 在本文中，我们的分析仅关注全球客运部门的汽车技术。
- 区域分解的世界能源模型
2.1创建模型
区域分解的世界能源模型（以下简称“世界能源模型”）是一个能源供需模型[9]，它扩展了参考文献中提出的模型。 7和8考虑了核燃料循环和光伏发电的不确定性，并大大扩大了考虑的地区数量。它是一种使用线性规划方法的优化模型，可以在2000年到2100年的计算周期内以十个单位分析总共11个时间点。目标函数是贴现率为5％后的总系统成本。约束方程考虑了资源约束和能量供需平衡约束。区域分解的世界能源模型被形式化为具有2400万约束条件和1600万变量的大规模线性规划问题。下面给出了世界能量模型的目标函数和约束方程。方程（1）是目标函数（世界所有地区的总系统总成本）;式。 （2）是各地区能源系统的约束方程;式。 （3）是区域间能源供需约束方程，包括贸易余额。每个地区的成本主要由能源生产，转换，储存，运输和节能成本组成。
这里xn是第n个区域的变量，An是第n个区域的约束方程的系数矩阵，bn是第n个区域的约束方程的右侧的常数项，Tn是 第n个区域的区域间约束方程的系数矩阵，bt是区域间约束方程右侧的常数项，fn是第n个区域的成本。
该模式将全球分为82个国家和地区，可以分析区域间的区域特征和能源长距离传输潜力。在考虑每个地区的自然资源数量，自然环境，包括太阳辐射水平，人口，经济活动标准，能源消耗和其他地缘政治特征的情况下选择分区数量。图1显示了区域分解和能源运输路线。建立代表每个区域能源需求的城市节点（图1中的黄色圆圈）和代表化石燃料生产区（图1中的红色方块）的生产节点，并考虑节点之间的能量传输。该模型的特点是能够通过建模技术在工程数据的基础上对供应端的新技术进行自下而上的分析（见图2）。下面给出了本模型中假定的技术概述。
图1.区域分解和能源运输路线。 [颜色图可以在网上查看，可在wileyonlinelibrary.com上查看。]
图2.能量系统的配置。
- 一次能源资源
常规化石资源（煤炭，石油，天然气），非常规化石资源（重质原油/油砂，油页岩，页岩气和其他非常规气体），生物质能源（能源作物，林产品生物质，原木废弃物， 纸浆生产，废纸，锯木厂废弃物，谷物收获废弃物，甘蔗渣，甘蔗渣，生活垃圾，粪便，牲畜粪便），核电，水电，地热发电，光伏发电，风力发电。
- 二次能源需求
氢气，甲烷，甲醇，二甲醚，煤油，一氧化碳，电力
（3）最终能源需求
固体燃料，液体燃料，气体燃料，电力
（4）发电技术
燃煤发电，燃气发电，天然气（甲烷）发电，IGCC，核电，水电，地热，光伏和风能，直接生物质发电，BIG / GT，STIG，固体废弃物发电， 氢动力，甲醇动力。
- 能量转换技术
部分氧化（煤，石油），天然气重整，沼气液化，生物质气化，变换反应，甲醇合成（来自CO，来自CO2），甲烷合成，二甲醚合成，煤油合成，水电解，生物质甲烷发酵，生物质 乙醇发酵，氢气液化，氢气气化，天然气液化，天然气气化，二氧化碳液化，二氧化碳气化，发电过程中捕获二氧化碳，捕获二氧化碳的化工厂。
- 二氧化碳捕集技术二氧化碳储存技术
化学吸收方法，物理吸收方法，提高采收率（EOR）利用率，注入废弃气田，含水层处置，海洋处置，提高煤层气采收率（ECBM）利用率
- 核燃料循环
燃料浓缩/加工，初始燃料装载/平衡装载/废物去除，乏燃料后处理/直接处置/现场存储/非现场存储，钚存储
项目（3）中最终能源需求的估计值是根据IPCC情景（SRES B2情景[10]）设定的。 除了上述的供应方技术之外，在最终的能源需求中还应考虑节能问题。 节能成本通过自上而下的方法形成，利用具有长期价格弹性的价值，节能水平由内生决定，包括目标函数[7,8]。
为了解释构成下面世界能量模型核心的基本结构，描述了目标函数和约束方程。 模型中使用的技术数据，成本和能耗的先决条件以及模型的正式化是根据区域分解的世界能源模型的先决条件和配置来确定的。 关于核燃料循环，成本和技术数据的建模和设定是基于参考文献。 13，在本文提出的模型中分别考虑每个模型
- 世界能源模型中的变量
- 变量下标
d：时间段（生物质能，水电，风电，固体需求，液体需求，天然气需求：不区分时间段;光伏，电力需求：六个时间段）; e：生产和转换技术[eisin;（r：能源资源）cup;（u：转换技术）]。 f：燃料（煤，石油，天然气，生物质，氢气，甲烷，甲醇，乙醇，二甲醚，煤油，一氧化碳，电力），fd：能源需求分类图2.能源系统配置22固体，液体，气体，电力）; g：等级（资源等级：范围从1到7）; i，j：区域（82个区域，1至82）; r：能源[常规化石燃料来源（煤炭，石油，天然气），非常规化石燃料来源（重质原油，油砂，油页岩，页岩气和其他非常规气体），生物质能（能源产品，林产品生物质，原木废弃物，黑液，废纸，锯木厂废弃物，谷物收获废弃物，甘蔗渣，甘蔗渣，家庭固体废物，粪便，牲畜粪便），核电，水电，地热发电，光伏发电，风力发电EOR，废气场二氧化碳封存，含水层封存，海洋二氧化碳封存，欧洲央行]; s：季节（生物质能，风能，固体需求，液体需求，天然气需求：不太显着;水电，光伏发电，电力需求：夏季，冬季，季节之间）; st：储能设施（电力储存设施）; t：时间点（2000-2100; 11分）; te：运输设备（煤炭运输，石油运输，天然气运输，氢气运输，甲醇运输，二甲醚运输，二氧化碳运输，电力运输）; tr：运输方式（地面运输，水运）; u：转换技术（燃煤发电，燃油发电，天然气发电，IGCC，核电，水电，地热，光伏和风能，直接生物质发电，BIG / GT，STIG，固体废物发电，氢能，甲醇燃料发电，部分氧化（煤，石油），天然气重整，木材生物质液化，木材生物质气化，变换反应，甲醇合成（由CO合成，由CO2合成），甲烷合成，二甲醚合成，煤油合成，水电解，生物质甲烷发酵，木质生物质乙醇发酵，谷物收获废弃乙醇发酵，甘蔗渣垃圾乙醇发酵，氢气液化，氢气化，天然气液化，天然气气化，二氧化碳液化，二氧化碳气化，发电过程中二氧化碳回收，化工厂二氧化碳回收），w：天气（晴朗，阴天)
- 外生变量
CostructCost：能源生产和转换设施的成本[$ /（Mtoe /年），$ / kW]; ConvEffi：能源转换效率（％）; CUtiFactor：1 /转换设施利用率; DemEffi：能源消耗效率（％）;Disc：折扣率（设定为5％）; DistCost：分销成本（$ /百万吨油当量）;排气：资源枯竭程度（Mtoe）;
FinalDemand：最终能源需求水平（Mtoe）; OpeCost：运营成本（$ / Mtoe）;概率：明确的概率天气（光伏发电）; ProdCost：资源生产成本（$ / Mtoe）;产量：生产效率（％）;聚氨酯因子：1 /生产设施利用率; Pupv：运行率（光伏发电）（％）; Rem：设施的存活率;可再生能源：可再生能源水平（Mtoe）;节省成本：节约能源成本（$ / Mtoe）; SaveEffi：节能因子（％）; SaveLimits：节能潜力（Mtoe）; StorageCost：储能成本（$ / Mtoe）; StrageEff：储能效率（％）; TConCost：交通设施成本[$ /（Mtoe /年），$ / kW];期限：时间长度（年，日，小时）; TransCost：运输成本（$ / Mtoe）; TransEffi：运输效率（％）; TRem：交通设施成活率;因素：交通设施利用率（％）
（c）内生变量
DC：能源需求（Mtoe）; EC：能源生产和转换设施水平（Mtoe /年，kW）; PR：能源生产水平（Mtoe）; SV：节能水平（百万吨油当量）; ST：储能水平（Mtoe）; TC：运输设施等级（Mtoe /年，kW）; TCST：目标函数（$）; TR：运输水平（Mtoe）; 美国：能源转换输入等级（Mtoe)
(ii）目标功能
目标函数如下。 它包括资源生产成本，节能成本，能源转换成本，分销成本，运输成本，资源生产和转换设施成本，交通设施成本和存储成本（不包括涉及电力供需的内生变量）。 下标s（季节）和d（时间段）分开添加.
- 对不可再生资源的限制
关于可耗尽资源的限制，煤炭，石油，天然气，油砂，油页岩，非常规天然气和铀资源等可耗尽资源的生产水平以及二氧化碳捕集和封存技术的二氧化碳封存水平 （EOR，含水层储存，海洋储存，ECBM）受以下等式的限制
- 对可再生资源的限制
关于可再生资源的制约因素，水电，地热，光伏，风电和生物质的生产水平受到以下公式的约束[对于涉及电力需求的约束方程，下标s（季节）或d（时间 期间）单独添加到变量]：
- 能源供需平衡方程
下面给出了能源供需平衡方程[对于涉及电力需求的约束方程，将下标s（季节）或d（时间段）分别添加到内生变量]：
- 对最终能源需求的制约
最终的能源需求可以用下面的等式来表示。 固体燃料需求，液体燃料需求和气体燃料需求数据按时间点和节点分解。 对于电力需求，使用按季节和时间范围（6小时）打破的数据[对于涉及电力需求的约束方程，将下标s（季节）或d（时间段）分别添加到内生变量]：
- 节能约束
节能约束可以用下面的等式表示，其中节能水平受节能潜力（资源水平）约束[对于涉及电力守恒的约束方程，下标s（季节）或d（时间段） 分别添加到内生变量]：
- 生产和转换设施的限制
生产设备和转换设施可以用以下等式表示，使用设
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