城市電動汽車規(guī)模化發(fā)展的大氣環(huán)境影響研究
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【部分圖文】:
圖1 基于蒙特卡洛法的規(guī)模化電動汽車充電負荷計算流程
本研究主要考慮私家車、出租車和公交車三種城市道路主要車型,通過對相關(guān)行業(yè)的調(diào)研獲取電動汽車電池類型和容量等信息,以問卷和現(xiàn)場調(diào)查等形式,了解用戶充電行為和車輛出行模式(日行駛里程、往返時間)等。首先,在收集電動汽車相關(guān)參數(shù)的基礎(chǔ)上,依據(jù)不同發(fā)展情景各類型車輛的電動化滲透率(表1)....
圖2 不同情景下各類型電動汽車充電負荷變化
圖4南京市2018年不同情景下交通及電力部門污染物排放量總體來看,車輛電動化可以大幅減少交通部門的排放,但會增加電力部門排放,總體排放變化決定城市電動汽車發(fā)展的環(huán)境影響。就南京市而言,在所有情景下,城市SO2排放總量均會增加,情景3的SO2增加最多,達到1152t。這是因為相....
圖5 不同情景下電力及交通部門總排放變化
總體來看,車輛電動化可以大幅減少交通部門的排放,但會增加電力部門排放,總體排放變化決定城市電動汽車發(fā)展的環(huán)境影響。就南京市而言,在所有情景下,城市SO2排放總量均會增加,情景3的SO2增加最多,達到1152t。這是因為相對于電廠,機動車的SO2排放量很小,其電動化所帶來SO2的....
圖4 南京市2018年不同情景下交通及電力部門污染物排放量
在BAU情景下,南京市2018年電力部門NOx、SO2、PM2.5和PM10的排放量分別為39207t、21504t、2294t和4153t,CO2排放量為5710萬t。在無序充電情景下,隨著電動化程度的提升,電動汽車充電所需的電量增加,電力系統(tǒng)產(chǎn)生的污染物排放總量呈....
本文編號:4037258
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