氢燃料电池重型商用车(fuel cell heavy commercial vehicles,FCHCV)在推广交通领域碳减排方面具有广阔的应用前景,但对环境是否友好仍需进一步研究.为准确衡量FCHCV相对于柴油重型商用车(diesel heavy commercial vehicles,DHCV)的环...氢燃料电池重型商用车(fuel cell heavy commercial vehicles,FCHCV)在推广交通领域碳减排方面具有广阔的应用前景,但对环境是否友好仍需进一步研究.为准确衡量FCHCV相对于柴油重型商用车(diesel heavy commercial vehicles,DHCV)的环境效益,基于生命周期评价理论和《节能与新能源汽车技术路线图2.0》,构建面向2035年基于不同氢能路径的FCHCV与DHCV的材料消耗、能源消耗、碳排放和污染物排放预测评价模型,科学量化预测不同氢能路径下FCHCV相较于DHCV的全生命周期环境影响和节能减排潜力,梳理并搭建了FCHCV与DHCV的物质流、能量流和排放流的数据清单,采用GaBi软件与CML2001方法体系对数据清单进行了计算,并对比分析了全生命周期环境影响预测结果.结果表明:目前,FCHCV的全生命周期材料消耗量高于DHCV,主要原因是锂电池的材料消耗量较高,基于光伏电解水制氢路径的FCHCV的节能减排效果较好,对环境产生的负面效益较低.到2035年,基于光伏电解水制氢的FCHCV的全生命周期化石能源消耗量、碳排放和酸化潜值较DHCV分别低41.78%、79.09%、55.30%,但基于混合电力电解水制氢的FCHCV的全生命周期化石能源消耗量、碳排放量和酸化潜值较DHCV分别高56.80%、10.47%和45.01%.研究显示,以可再生能源制氢为基础的FCHCV在未来具有较大的节能减排和降低环境负面效益潜力,但以混合电力制氢为基础的FCHCV未来与DHCV在节能减排和环境保护方面竞争力较小.展开更多
文摘为降低重型商用车燃油消耗、减少运输成本,本文协调“人-车-路”交互体系,将车辆与智能网联环境下的多维度信息进行融合,提出了一种基于迭代动态规划(iterative dynamic programming,IDP)的自适应距离域预见性巡航控制策略(adaptive range predictive cruise control strategy,ARPCC)。首先结合车辆状态与前方环境多维度信息,基于车辆纵向动力学建立自适应距离域模型对路网重构,简化网格数量并利用IDP求取全局最优速度序列。其次,在全局最优速度序列的基础上,求取自适应距离域内的分段最优速度序列,实现车辆控制状态的快速求解。最后,利用Matlab/Simulink进行验证。结果表明,通过多次迭代缩小网格,该算法有效提高了计算效率和车辆燃油经济性。
文摘氢燃料电池重型商用车(fuel cell heavy commercial vehicles,FCHCV)在推广交通领域碳减排方面具有广阔的应用前景,但对环境是否友好仍需进一步研究.为准确衡量FCHCV相对于柴油重型商用车(diesel heavy commercial vehicles,DHCV)的环境效益,基于生命周期评价理论和《节能与新能源汽车技术路线图2.0》,构建面向2035年基于不同氢能路径的FCHCV与DHCV的材料消耗、能源消耗、碳排放和污染物排放预测评价模型,科学量化预测不同氢能路径下FCHCV相较于DHCV的全生命周期环境影响和节能减排潜力,梳理并搭建了FCHCV与DHCV的物质流、能量流和排放流的数据清单,采用GaBi软件与CML2001方法体系对数据清单进行了计算,并对比分析了全生命周期环境影响预测结果.结果表明:目前,FCHCV的全生命周期材料消耗量高于DHCV,主要原因是锂电池的材料消耗量较高,基于光伏电解水制氢路径的FCHCV的节能减排效果较好,对环境产生的负面效益较低.到2035年,基于光伏电解水制氢的FCHCV的全生命周期化石能源消耗量、碳排放和酸化潜值较DHCV分别低41.78%、79.09%、55.30%,但基于混合电力电解水制氢的FCHCV的全生命周期化石能源消耗量、碳排放量和酸化潜值较DHCV分别高56.80%、10.47%和45.01%.研究显示,以可再生能源制氢为基础的FCHCV在未来具有较大的节能减排和降低环境负面效益潜力,但以混合电力制氢为基础的FCHCV未来与DHCV在节能减排和环境保护方面竞争力较小.
