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区域温度对美国电动汽车效率、续航里程和排放的影响
Tugce Yukselsect; and Jeremy J. Michalek*,sect;,Dagger;
sect;美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学机械工程系15213；美国卡内基梅隆大学工程和公共政策系15213；美国宾夕法尼亚州匹兹堡
导言
摘要：我们描述了地区温差对美国电池电动汽车（BEV）效率、里程和使用阶段电厂二氧化碳排放的影响。由于电池效率和车厢气候控制，BEV的效率随环境温度而变化。我们发现，由于温差的影响，在上中西部或西南部地区，BEV的年能耗比太平洋沿岸地区平均增加15%。BEV产生的温室气体（GHG）排放量主要随边际地区电网结构而变化，该地区的GHG强度是太平洋沿岸中西部地区的三倍。然而，即使在电网区域内，由于空间和时间环境温度的变化及其对车辆效率、充电时间和计时的影响，BEV的排放量也会变化高达22%。寒冷气候地区的电动车续航里程也会大幅缩短：日产聆风在一年中最冷的一天的平均续航里程从太平洋沿岸的70英里下降到中西部上游的不足45英里。这些地区差异很大，足以影响采用方式以及与替代品相比，BEV对能源和环境的影响。
运输部门负责美国32%的二氧化碳排放量和28%的温室气体排放量。1此外，美国70%的石油需求由运输部门消耗。2纯电力驱动的电池电动汽车（BEV），有潜力通过用电代替汽油作为能源，减少与运输有关的温室气体排放和石油消费。然而，这些车辆的大规模使用存在一些障碍。里程焦虑是影响消费者使用BEV意愿的一个关键因素。3,4 BEV的里程取决于电池的能量容量和车辆效率，这些因素受设计特性以及一些使用阶段因素（如驾驶条件5,6和温度）的影响。
电池性能很大程度上取决于温度。在低温下，电池效率、放电能力和可用能量都会降低。此外，电池内阻增大，可从电池中吸取的功率降低。电池性能随着温度的升高而提高，但电池在高温下的降解速度也更快，8热管理要求也越来越高。
环境温度决定了电池的初始温度和热管理负载（如果车 辆停在外面，电池不是热预处理的，太阳辐射可以忽略 不计）以及使用过程中的电池温度和热管理负载。 因此
分别在寒冷和炎热的日子里加热或冷却机舱，10这些因素的净影响使客户报告，在寒冷的冬季和/或炎热的夏季，他们的行驶里程比他们达到的最大行驶里程减少了40%。7寒冷的温度影响通常更大，主要有两个原因：电动座舱加热比冷却耗电更多，11和电池在低温下的性能较差。
在炎热的日子里使用空调（A/C）是影响所有类型车辆燃油经济性的一个重要因素，因为A/C是许多车辆中最大的辅助负载。12另一方面，寒冷的温度对BEV尤其不利，由于装有内燃机的车辆可以利用发动机废热进行座舱加热，而在BEV中，必须使用有限的车载存储电能来产生热量。效率降低导致能源消耗增加，BEV充电时电网排放增加。13,14由于发电来源15以及边际电网结构的地区差异，全国各地对排放的净影响各不相同。
以前的研究调查了电气化车辆在能源消耗和排放方面的区域差异，但没有考虑到随温度变化的效率损失： 2012年
，天气条件直接影响电池效率。 环境温度也推动机舱空调的使用
收到：修订：接受
：公布：
2014年11月17日201
5年2月4日2015年2 月11日2015年2月11 日
有关科学家联盟（UCS）的报告调查了汽油车、汽油混合动力汽车（HEV）、插电式混合动力汽车（PHEV）的温室气体排放，在美国不同地区，使用恒定效率假设和每个eGRID分区的平均发电排放量的bev。17他们发现，约45%的美国人口生活在BEV使用阶段的温室气体排放量低于最高效汽油车丰田普锐斯的地区。气候中心（Climate Central）的另一份报告进行了类似的分析，但也包括了汽车制造业的碳排放量，并使用了各州发电的平均排放系数。18他们得出的结论是，在40个州，丰田普锐斯（Toyota Prius）这样的高效混合动力汽车在前50个州的气候状况要好于BEV，行驶了1000英里。然而，Graff Zivin等人。指出由于平均和边际发电组合的差异以及地区间的大量贸易，这种平均排放系数不适用于估计新电动汽车负荷的净效应。他们估计了北美电力可靠性公司（NERC）八个地区的边际排放系数，并使用结果来评估雪佛兰伏特（Chevy Volt）插电式混合动力汽车的排放。16他们发现，在一些地区，例如中西部地区，从午夜到凌晨4点充电将产生比甚至更多的二氧化碳排放普通汽油车。Tamayao19使用Graff Zivin等人16和Siler Evans等人20提出的边际排放系数来比较各种汽油和电动汽车类型，同时考虑区域驾驶模式。她发现，如今的BEV和PHEV与大多数城市地区的汽油车相比减少了温室气体排放量，但它们可能会增加中西部北部的温室气体排放量；由于边际电网结构估计值的不确定性，这一比较在该国的大部分地区都没有定论。
上述所有分析都假设他们所分析的每一辆车的效率是恒定的，而且都没有考虑环境温度的影响。Neubauer和Wood分析了包括气候在内的各种因素对电动汽车行驶英里数的影响。10他们使用车辆性能模型，通过在模型中包含与温度相关的电池内阻项来估计车辆效率随温度的变化，他们在三个不同气候的选定地点进行分析：热、冷和温和。他们的电池模型（基于镍锰钴氧化物（NCA）锂离子电池）表明，电池电阻效应在他们的情况下可以忽略不计，但在寒冷气候下，与没有加热或冷却的情况相比，座舱热调节可以使每英里能耗增加24%不评估区域环境效益。 我们的目标是填补文献中的这一空白。 本文利用现实世界的能源效率、气候和驾驶模式数据，量化了区域环境温度引起的驾驶范围、电力消耗 和相关排放的差异。 在下面的章节中，介绍了分析中使用的数据，并描述了分析方法。 介绍了区域分析的结果
，并讨论了不同区域之间的比较。
■数据与分析
为了估计温度对电动汽车效率、里程和排放的区域影响，我们构建了汽车能耗与温度、美国时间和空间温度变化、汽车驾驶和充电模式以及美国区域电网排放因子的模型。在下面的小节中，我们将解释每个方面使用的数据和我们的分析方法。
能量消耗与温度的关系。为了找出能源消耗与环境温度之间的关系，我们使用加拿大公司FleetCarma收集的公开数据。7 FleetCarma为车队所有者提供车辆监控服务，他们收集和分析车辆数据，以确定各种条件下的性能。我们采用了日产Leaf用户在北美地区7000多次旅行的汇总结果，报告为平均行驶里程与环境温度的关系。与之前的文献相比，这些真实世界数据的使用有两个关键优势：（1）我们的结果是基于真实驾驶员在实际驾驶条件下的经验结果，而不是模拟模型，（2）我们在分析中包括了座舱调节和环境温度对电池效率的影响（以及可能随温度变化的任何其他因素，如道路和驾驶条件）。虽然这些数据是从北美各地收集的，但我们仅使用有关温度对车辆效率的平均影响的信息，以便将温度影响与其他特定于地点的因素（如驾驶条件）隔离开来。我们使用适用于FleetCarma数据集中提供的每个数据点的日产Leaf可用电池容量21 kWh22将范围转换为能耗，并获得新的能耗数据点，如图1所示
。 然后我们给这些做一个曲线拟合。
Kambly和Bradley还表明，供暖、通风和空调（HVAC）系统可以根据一天中的区域和时间减少BEV的范围。9,21基于假设BEV的热舒适模型，他们的分析表明，当太阳负荷最高时，中午的车辆范围最低，旅行前对机舱进行热预处理，可使航程提高约10%。21根据他们的估计，亚利桑那州的年暖通空调能耗比西弗吉尼亚州高50%。
据作者所知，由于空间和时间环境温度的差异，没有研究集中在BEV的区域效益上。调查区域排放量的研究不包括环境温度的影响，而研究气候影响的研究不包括环境温度的影响。
图1。日产聆风每英里能耗与环境温度的关系。这些蓝星对应于通过将FleetCarma范围数据转换为能量消耗而获得的数据点。红色曲线是等式1给出的多项式拟合。
..
利用定性跟踪数据趋势的最低阶多项式对新的数据点进行最小二乘回归，得到单位距离汽车能耗c与环境温度T之间的一般函数关系。
5
c(T) = (sum; anTn)
将相应互连线中的排放量回归为每个NERC区域的用电量 的函数。 在我们的分析中，我们使用了每个NERC区域的季节性边际排放因子（ ME F）的期望值（见支持信息）
。 由于估计一个季节内MEFs的日变化是不可用的，所以我们在季节的每一天都使用相同的MEFs。 这些MEFs估计发电厂的排放量，并将上游排放排除在原料供应之外。
n=0
式中，an是多项式的系数，单位为kWh/mi/°Fn
(1)
【分析】我们开始估算每英里的消耗量每天和每小时在TMY3数据集提供的每个
a = [0.3950 minus;0.0022 9.1978 times; 10minus;5
minus;3.9249 times; 10minus;6
位置和每辆车的驾驶概况在从NHTS获得的数据中使用从
5.2918 times; 10minus;8 minus;2.0659 times; 10minus;10]
时空温度数据。我们使用国家可再生能源实验室（NREL）23的典型气象年（TMY）数据库来获取时间和位置相关的环境温度数据。最新的数据库TMY3提供了包括环境温度在内的每小时气象数据值。这些数据是针对美国境内1020个不同地点提供的，其中24个包括关岛、波多黎各和美属维尔京群岛，但我们对这些数据进行了筛选，并排除了后几个地区，这将我们研究中的地点总数减少到1011个。该数据库中的温度数据代表了典型的每小时温度，而不是极端情况，基于1976年至2005年的记录（如果有的话）和1991年至2005年其他地点的记录。
车队Carma数据中提取的温度效率关系。 在这个计算中
，我们将一些边界应用于计算中可以使用的温度值。 下界等于FleetCarma数据集中记录的最低温度.. 对于上界（ 即高温），我们将曲线外推到能量消耗等于记录的最大 值的点，如图1b所示。 这导致较低和较高的环境温度边界分别为-15° F和110° F。 外推法对于热区与冷区的公平比较是必要的。 因此，每辆车每次旅行的区域小时耗电量估计如下：
(2)
驾驶和充电模式。为了获得驾驶模式，我们使用了2009年全国家庭旅行调查（NHTS）数据集。25NHTS由美国交通部进行，是一个日常家庭旅行的清单。它包含有关家庭各种交通活动的信息，包括步行、公共交通、骑自行车等。为了获得本研究所需的数据子集，我们筛选此数据集以获得仅由私人轻型车辆完成的行程。我们还排除了家庭成员（而不是司机）报告的数据点，以避免多次计算同一车辆的同一行程。这将我们在分析中包括的车辆总数减少到87 777辆。NHTS数据集对于每辆车只有一天的数据。因此，NHTS不提供单一车辆的日常变化信息。通过对每辆车的驾驶状况和一年中的每一天进行平均，我们可以估计车队平均效应，并且在给定的气候条件下，个别车主可能会体验到更高或更低的效率。此外，我们将NHTS数据中驾驶模式的完整分布视为代表全国各地的数据，并且忽略了日常驾驶模式中任何系统的区域变化，以隔离温度的影响。
数据集提供了每辆车在调查当天的每次行程的开始时间、结束时间和距离。我们使用这些信息来确定一天中的时间和车辆行驶的距离，我们假设在每天的最后一次行程后到达家中时开始充电，并一直持续到电池充满电为止。
电网排放系数。 为了估计与BEV电力消耗增加负荷有关的电网排放，我们需要知道用于满足额外需求的发电厂
为了估算每英里的日平均耗电量，我们需要知道每辆车每天每小时的行驶量。我们使用NHTS数据集中的国家驾驶模式来估计这一点。对于我们使用的数据子集中的所有车辆驾驶模式，我们通过查看每次行程的开始和结束时间，将驾驶持续时间分布到一天中的每小时箱中，然后我们计算出Delta;hv DRV，每个车辆驾驶模式visin;{1,2，。。。，NV}在相应的1h bin h期间的花费驾驶（其中NV=87777车辆驾驶模式）
的边际排放量。 边际运行的发电厂的组合，以及由此产生的排放，显示出不同地区之间的显著差异。 16,20GraffZ ivin等人 16.通过估计边际二氧化碳排放系数
式中ttau;和ttau;分别表示每次行程的开始时间和结束时间tau;，t v是数据集中车辆驾驶剖面v的行程集。然后，我们使用Delta;hv drvt获得每辆车行驶剖面v单位距离的加权日平均能耗，如下所示
式中，Gamma;ldhvis为l位置d日h时充电车辆v的二氧化碳排放量（单位：g），Mldh MEFis为区域季节性日边际排放系数的预期值（单位：g/kWh），
VEH
ldv
DRV HOU
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