本文從氫能終端消費視角,總結了我國燃料電池汽車推廣應用的實踐路徑與發(fā)展趨勢,重點研究了其中推廣規(guī)模最大、商業(yè)化程度最高的燃料電池物流車城市應用準備度問題,并提出了提高應對策略。介紹了燃料電池物流車主力車型與應用場景;調研、比較了我國四級代表性城市的應用現狀與影響因素,利用層次分析（AHP）、灰色關聯(lián)、德爾菲等方法,構建了包含地方條件、政策環(huán)境、配套設施、車輛運維、市場推廣等5個維度的燃料電池物流車城市應用準備度評價指標體系,建立了評價模型,并對上海、佛山等典型城市進行了準備度測度與分析。闡述了我國燃料電池物流車城市準備度整體水平不高;四級城市中,地級城市總體最積極、省會城市最弱;各城市普遍存在政策出臺密集但針對性、可實施性不強以及市場推廣模式可拓展性不高等問題。提出了四級各類城市優(yōu)化應用場景與適用車型匹配選擇,因地制宜利用可再生能源制氫、優(yōu)化布局加快建設加氫站,完善燃料電池物流車路權、停放等支持政策,以及支持商業(yè)模式創(chuàng)新和創(chuàng)新型運營商培育等提高城市準備度的對策建議。 

【文章來源】：儲能科學與技術. 2020,9(05)CSCD

【文章頁數】：11 頁

【部分圖文】：

基于燃料電池汽車應用的綠色氫能產業(yè)鏈Fig.1GreenhydrogenenergyindustrychainbasedonFCVapplication

度，相關產業(yè)將迎來更大發(fā)展機遇。在全球特別是我國氫能利用不斷加快的背景下，提升燃料電池物流車城市應用準備度的必要性和可行性更加明確，各類城市因地制宜，采用基于氫能利用的燃料電池物流車城市應用準備度提升策略，加快擴大應用規(guī)模、提高運營效率，正當其時。基于上文對燃料電池物流車城市準備度的評價與分析，不同城市的基礎條件與政策環(huán)境各有差異，可建立準備度影響因素分維度和分級指標的數據庫，對地方氫能利用相關資源稟賦、燃料電池汽車相關產業(yè)基礎以及物流發(fā)展需求等關鍵因素進行重點診斷，參考如圖3所示的應用場景與適用車型匹配選擇策略基本框架，選準快速啟動的切入點或擴大應用規(guī)模的突破口，大力提高燃料電池物流車城市應用準備度。建議直轄市大力強化對全國的示范引領作用，在擴大城市物流配送場景的中型燃料電池物流車應用規(guī)模的同時，可加快豐富機場(港口碼頭)以及城市大型物流樞紐等園區(qū)內拖場景和市政專用等場景的中重型專用車應用。上海、天津等有港口碼頭的城市，可借鑒青島已探索港區(qū)智能型燃料電池重卡應用的經驗，或浙江省已規(guī)劃設立寧波港口物流應用示范試點，推進氫燃料電池物流車、港區(qū)集卡、叉車等應用的設計，大力拓展港口物流場景下燃料電池重卡的應用，積極探索在封閉區(qū)域內融入智慧圖3基于城市應用準備度提升的燃料電池物流車場景車型匹配策略框架Fig.3MatchingstrategyframeworkforFCLVapplicationscenariosorientedbycityreadinessimprovement1581

【參考文獻】：
期刊論文
[1]不同應用場景下燃料電池與純電動汽車成本對比分析[J]. 高婧.  時代汽車. 2019(18)
[2]基于AHP的智慧城市建設水平評價模型及實證[J]. 何琴.  統(tǒng)計與決策. 2019(19)
[3]我國新能源汽車推廣應用模式及效應探討[J]. 陳堯.  時代汽車. 2019(12)
[4]新時代我國15個副省級城市經濟高質量發(fā)展評價體系構建與測度[J]. 張震,劉雪夢.  經濟問題探索. 2019(06)
[5]氫能燃料電池發(fā)展關鍵路徑分析[J]. 馮丹,胡利明,宗營.  化工時刊. 2018(09)
[6]儲氫技術研究現狀及展望[J]. 李璐伶,樊栓獅,陳秋雄,楊光,溫永剛.  儲能科學與技術. 2018(04)
[7]燃料電池汽車氫排放泄漏標準分析[J]. 王仁廣,郝冬,王曉兵,朱凱,張妍懿.  汽車工程師. 2018(05)
[8]我國新能源卡車全生命周期成本費用分析[J]. 李新波,潘增友.  商用汽車. 2017(08)
[9]云南省新能源汽車推廣應用的問題及對策[J]. 楊偉輝,高波,李洋.  云南科技管理. 2016(02)
[10]瀘州市新能源汽車推廣應用對策研究[J]. 周麗.  現代商貿工業(yè). 2015(24)

博士論文
[1]多級微納結構Ni/Co基電催化劑的制備及氫能轉換中的應用[D]. 王娟.北京化工大學 2015

碩士論文
[1]基于史密斯模型的合肥市新能源汽車推廣政策執(zhí)行問題研究[D]. 徐慧.安徽大學 2017
[2]新能源汽車在城市物流配送的商業(yè)模式應用及經濟性分析[D]. 張瀟文.北京交通大學 2016



本文編號：3387059