CN105225488B - 一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法 - Google Patents
一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法，所述方法包含：步骤101)根据采集得到的车辆行驶时的逐秒速度数据计算机动车逐秒比功率，所述机动车逐秒比功率是指发动机每移动一吨质量所输出的功率；步骤102)基于定义的集成粒度对计算得到的机动车比功率进行聚类，进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布情况；步骤103)基于得到的平均速度计算排放修正系数，利用修正系数对得到的不同速度区间的机动车比功率分布进行修正。本发明的技术优势在于：本发明提出了与交通指数相关联的机动车污染物排放分析方法，实现对不同来源和不同分辨率的机动车排放率的修正。
Description
技术领域
本发明涉及车辆排放相关的问题，具体涉及一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法。
背景技术
目前，空气质量问题已经成为我国特别是京津冀区域城市化机动化进程中最为迫切需要应对的难题之一。交通领域方面的挑战则更为严峻，在机动车保有量持续增长的背景下，机动车尾气排放已成为城市群范围内最大污染源。截止2014年底，北京市机动车保有量已突破561万辆，机动车污染排放占北京市本地源的贡献率为31.1％。在交通与环境的双重压力下，城市交通部门和环保部门已经开始联合，通过采取治污与治堵一体化的措施，在改善交通拥堵的同时也取得节能减排的改善效果，与此同时，对交通规划、交通政策乃至交通项目节能减排效果的评价的需求日益迫切。
而现有研究主要集中在交通指数评价方法方面，目前我国城市交通部门已经建立了基于微观车辆速度数据的交通指数评价方法来进行路网整体运行水平的评价，实现了微观到宏观指标的有机结合，但交通指数、交通流速度与机动车污染物排放强度的关系研究仍处于空白状态，主要存在以下技术问题：
(1)目前，在宏观交通排放评估技术中，交通工况数据的获取及分布研究技术已经较为完善，且拥有较为完善的宏观交通评价指标体系和数据基础。但是，由于宏观机动车排放因子存在数值不匹配，且排放数据的样本不足，机动车排放数据聚类分析得出的排放率数据分辨率较低，难以反应机动车排放随行驶里程区间的劣化规律；
(2)现有车辆速度对应的污染物排放因子主要是在全国统一的NEDC固定工况测试数据基础上模拟获得，不能真实反映北京市实际道路结构和拥堵情况，使得面向交通特征的排放因子构建尚存较大缺陷。
(3)缺乏城市路网交通指数与机动车污染物排放总量的定量耦合方法的研究。
鉴于以上问题，本专利旨在研究与交通指数相关联的机动车污染物排放分析方法，实现对不同来源和不同分辨率的机动车排放率的修正，并以北京市为例，提取能够满足机动车尾气排放计算要求的城市路网实际交通运行工况特征，建立交通流速度、交通指数与机动车污染物排放强度和总量的耦合关系，为城市交通规划中交通环境目标的制定和治污治堵一体化交通政策决策提供支持。
当前，与本专利最相近的研究是北京交通发展研究中心的张彭等人于2014年6 月申请发布的名为“基于拥堵指数的交通拥堵评价方法”(专利号为 CN201310316935.6)，该发明主要是用于对道路交通拥堵状态进行判别，科学的给出拥堵等级划分。该发明根据路网车辆检测设备提供的速度数据计算路网中每个路段的自由流速度，计算每条路段的旅行时间指数，对全部路段的旅行时间指数数据进行聚类分析获得分类数，对全部路段的旅行时间指数数据进行聚类分析，获得每个类的最大旅行时间指数值、最小旅行时间指数值和类中心旅行时间指数值，对每个类求其样本梯度模的均值，按与梯度模成正比的规则分配各类对应的拥堵指数范围，定义隶属度函数将每个类中旅行时间指数数值分别映射到该类对应的拥堵指数区间。
以上发明主要存在以下两点不足：
(1)该发明主要是应用于评价道路交通拥堵，所研究的评价方法和指标不涉及车辆能耗排放参数，不能支撑路网排放水平的评估；
(2)该发明所提出的评价方法主要以路段速度和旅行时间作为关键参数变量，难以反映影响车辆和路网排放的微观工况变化，不能直接作为排放模型的输入参数进行路网排放的量化评估。
发明内容
本发明的目的在于为克服现有研究未将交通指数与机动车污染物排放强度关联、不能反映路网交通拥堵对污染物排放影响规律的问题，本发明提供了一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法。
为了实现上述目的，本发明提供了一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法，所述方法包含：
步骤101)根据采集得到的车辆行驶时的逐秒速度数据计算机动车逐秒比功率，所述机动车逐秒比功率是指发动机每移动一吨质量所输出的功率；
步骤102)基于机动车逐秒比功率获得比功率，根据定义的集成粒度对计算得到的机动车比功率进行聚类，进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布情况；
步骤103)基于得到的平均速度计算排放修正系数，利用修正系数对得到的不同速度区间的机动车比功率分布进行修正。
可选的，上述步骤101)采用如下公式计算机动车逐秒比功率：
VSP＝v·(1.1a+0.132)+0.000302·v3式(1-1)
其中，v表示采集得到的车辆的逐秒速度，单位为m/s；a表示车辆的逐秒加速度，单位为m/s2；VSP表示机动车逐秒比功率，其单位为kW/t或W/kg。
可选的，上述步骤102)包含：
步骤102-1)将机动车比功率VSP照一定的间隔划分为不同的区间单元且将每个区间单元定义为一个VSP Bin，并采用如下公式计算每个VSP Bin下的平均排放率；
式(1-3)
ERi——第i个VSP Bin区间下的平均排放率，单位为g/s；
ERj——第i个VSP Bin区间下第j个VSP对应的实际采集得到的排放率，单位为g/s；
m——第i个VSP Bin区间下包含的VSP个数；
步骤102-2)选取一定的间隔，根据计算得到的每个Bin下的平均排放率对机动车逐秒比功率VSP进行聚类分析，进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布比例，其中选取的间隔用公式表示为：
VSP∈[n-0.5，n+0.5)，VSP Bin＝n式(1-2)
其中，n为整数。
进一步可选的，当采集得到的排放率ERj不能满足设定的条件时，采用如下公式计算得到对应于该ERj的Bin区间的平均排放率：
式中：
和分别为Bin 1的测试与MOVES数据库中排放率；
和分别为Bin为i的测试与MOVES数据库的排放率；
为MOVES中Bin为15、27、37的排放率；
为测试中基于Bin为1的排放率比值；
分别为MOVES模型中高功率区间基于Bin15、Bin27、Bin 37的排放率比值；
Rl,i:1为最终得到的基于Bin为1的排放率比值，即得到了Bin区间的平均排放率。
可选的，上述步骤102)包含基于平均排放率计算排放因子,进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布情况，具体计算公式为：
其中，EFk为第k平均速度区间的排放因子，单位为g/km；ERi是第i个VSP bin 的平均排放率，单位为g/s；VSP bini是第k平均速度区间第i个VSP bin的分布值； v是第k平均速度区间的中值，单位为km/h。
可选的，上述步骤103)进一步包含：
步骤103-1)基于得到的平均速度计算排放修正系数的具体计算公式为：
其中，SCFv为平均速度为v的修正系数；EFv为车辆行驶速度为v时的排放因子；EFbase为基本排放因子；
步骤103-2)对不同速度区间的修正系数进行回归分析，基于此，建立各类车型在不同等级道路上的速度修正模型，模型可以用下式表示：
SCF(v)＝α·vβ (0.32)
其中，SCF(v)为平均速度为v的速度修正系数函数；
v为路段平均速度，单位km/h；
α、β为系数。
与现有技术相比，本发明的技术优势在于：本发明提出了与交通指数相关联的机动车污染物排放分析方法，实现对不同来源和不同分辨率的机动车排放率的修正，并以北京市为例，提取能够满足机动车尾气排放计算要求的城市路网实际交通运行工况特征，建立交通流速度、交通指数与机动车污染物排放强度和总量的耦合关系，为城市交通规划中交通环境目标的制定和治污治堵一体化交通政策决策提供支持。
附图说明
图1是获得VSP分布的流程示意图；
图2是速度对排放因子修正关系的方法示意图；图3是本发明实施例提供的交通指数与速度关系分析方法。
具体实施方式
下面结合附图对技术方案进行详细阐述。
本发明是一种交通指数、速度与排放耦合关系方法。所述方法包括：道路工况模型，排放率生成模型，基于多源数据的排放因子修正模型，速度排放关系模型、交通指数速度关系模型以及指数排放关系模型。
本方法基于多源交通运行、道路工况、排放数据，研究提取了一套北京市本地化道路运行工况，并本地化引入了美国MOVES排放模拟方法，开发了北京市机动车排放率生成模型，并提出了基于多源数据的排放因子修正模型，量化了交通指数、速度与机动车排放的定量关系，能够在宏、中、微观三个层面支撑交通政策节能减排效果的评估和交通排放规律分析。
下面对发明中涉及的各部分算法进行详细说明。
一、道路工况模型
机动车行驶工况是指机动车的运行状况，即加速、减速、匀速、怠速等。根据排放测算机理的不同，对机动车工况特性的刻画方法主要包括基于固定行驶周期和平均速度的方法，以及基于比功率的方法两大类。由于固定行驶周期无法真实反映机动车在实际道路的行驶状况，本发明基于大量采集自北京的机动车GPS数据，参考国内外广泛采用的VSP bin聚类方法，建立不同城市道路类型的工况分布。
通过对影响机动车行驶工况分布的车辆因素与环境因素进行逐一研究，确定了影响工况分布的关键因素，即：行业、车重类型、平均速度、道路类型。对于快速路，采用60s时间集成粒度，非快速路采用180s时间集成粒度，提出机动车行驶工况分布建立方法，分别得到出租车、公交车、社会车辆在每个速度区间(2km/h为步长)的工况分布。
二、排放率生成模型
机动车排放率是机动车单位时间排放污染物的质量，包括CO2、NOx、HC、CO、 PM等。排放率是测算排放因子、区域总排放量的基础数据。建立完整的排放率数据库可为排放因子与排放量的测算提供数据支持。
本发明通过对影响机动车排放率的因素进行分析，确定了生成排放率的分类标准，包括：车辆技术、车辆状况、燃料类型、车辆运行环境。借鉴美国法规排放模型MOVES中的各VSP区间(VSP bin)的排放率微观关系，基于大量在北京实测的机动车排放数据，参考中国环境保护部机动车排污监控中心(VECC)发布的机动车在NEDC工况下的排放因子，建立排放率的劣化模型。
排放率的生成排放率与排放因子的关系如下式。
式中：
VSP分布为车辆在某行驶周期内各VSP区间的时间比例；
ERi为车辆在各VSP区间的排放率，单位g/s；
v为行驶周期内平均速度，单位km/h。
结合排放率微观关系可得到各行驶里程区间的排放因子和对应的各VSP区间排放率。
式中：
L为行驶周期的总行驶距离，单位：km；
EF为各车型不同排放标准的不同里程区内的排放因子，单位：g/km；
t为行驶周期的总行驶时间，单位：s；
Ri为基于Bin 1的排放率比值。
三、基于多源数据的排放因子修正模型
排放因子是指机动车行驶单位距离所排放污染物的质量，单位g/km，用来量化机动车的排放强度。通常排放模型中排放因子的计算方法如以下公式所示：
基本排放因子是指机动车在标准工况下行驶的排放因子。从1999年开始，国家环保总局在其发布的GWPB-11999《轻型车污染排放标准》，以及后续的 GB18352.2-2001、GB18325.3-2005国家标准中均要求采用“ECE+EUDC”行驶周期进行排放测试。目前国内收集到的排放因子数据，尤其是新车的排放因子数据，绝大多数都是基于该周期收集的。因此，选取该周期为基本行驶周期作为车辆行驶的标准工况，计算各类型车辆的基本排放因子。该周期共包括四个ECE周期和一个 EUDC周期，总周期时间为1180秒，总行驶距离为11.01km，平均行驶速度为33.6km/h，各参数见下表。
表-1 ECE+EUDC行驶周期主要参数
| 基本参数 | ECE | EUDC | ECE+EUDC |
| 平均车速(km/h) | 19 | 62.6 | 33.6 |
| 周期时间长(s) | 195 | 400 | 1180 |
| 周期距离长(m) | 1013 | 6955 | 11010 |
| 最高速度(km/h) | 50 | 120 | 98 |
基本排放因子的计算方法如下式所示：
其中，EFb为基本排放因子，单位为g/km；
ERi是第i个VSP Bin的排放率，单位为g/s；
Bini是基本行驶周期中第i个VSP Bin的时间分布比例，无单位；
Tb是基本行驶周期的时间长度，单位为s；
Db是基本行驶周期的距离长度，单位为km。
速度是影响机动车油耗和尾气排放的一个重要的因素。传统的排放模型中往往注重对车辆本身因素和环境因素等的修正，在考虑道路上的实际行驶速度对排放的影响中存在很大的不足。
同时，实践证明，即使平均速度相同，如果路况不同、行驶状态不同，车辆的排放水平仍有很大差异。本发明综合考虑北京市路段平均长度及路段平均行驶时间，以180秒为间隔计算平均速度，建立不同等级道路上各平均速度区间的VSP分布，将车辆的平均行驶速度与微观瞬时行驶状态相结合，以充分反映不同行驶状态下的速度对于排放的影响。在此基础上，建立各等级道路上速度对排放的修正关系模型，模型的设计思路如图2所示。
由机动车排放数据可以得到不同行业、车重类型、燃料类型、排放标准、行驶里程各VSP bin平均排放率，由交通数据可以得到不同平均速度、道路类型VSP分布，结合上述两方面结果，就可以得到相应的排放因子，计算方法如公式所示。
其中，EFk为第k平均速度区间的排放因子，单位为g/km；
ERi是第i个VSP bin的平均排放率，单位为g/s；
VSP bini是第k平均速度区间第i个VSP bin的分布值；
v是第k平均速度区间的中值，单位为km/h。
四、速度排放关系模型
速度是影响机动车油耗和尾气排放的最重要的因素之一。传统的排放模型中往往注重对车辆本身因素和环境因素等的修正，在考虑道路上的实际行驶速度对排放的影响中存在很大的不足。
本发明综合考虑北京市路段平均长度及路段平均行驶时间，对于快速路，采用60s时间集成粒度，非快速路采用180s时间集成粒度，分别计算平均速度，建立不同等级道路上各平均速度区间的VSP分布，将车辆的平均行驶速度与微观瞬时行驶状态相结合，以充分反映不同行驶状态下的速度对于排放的影响。在此基础上，建立各等级道路上速度对排放的修正关系模型，模型原理可以用下式表示。据此可以得到国0到国V排放标准不同行驶里程机动车在不同道路类型的速度排放修正关系图谱。
速度对排放的修正系数(Speed Corrected Factor,SCF)计算方法如下式所示。采用速度对排放的修正系数可以消除量纲对速度与排放之间关系的影响，利于建立数学模型对速度与排放的对应关系进行描述。
其中，SCFv为平均速度为v的修正系数；
EFv为排放因子；
EFbase为基本排放因子。
轻型车在不同道路类型CO2、NOx、HC、CO速度排放修正关系：对不同速度区间的修正系数进行回归分析发现，当平均速度在限速范围内时，速度排放修正关系曲线可以表示为平均速度的幂函数，各回归函数都具有很高的判定系数，R2可以达到0.9以上。基于此，建立各类车型在不同等级道路上的速度修正模型，模型可以用下式表示。
SCF(v)＝α·vβ (0.15)
其中，SCF(v)为平均速度为v的速度修正系数函数；
v为路段平均速度，单位km/h；
α、β为系数。
五、交通指数速度关系模型
交通指数(Traffic Performance Index，即“TPI”)是道路交通运行指数的简称，是综合反映道路网交通运行状况的指标。其基于浮动车系统采集得到每个道路等级下的交通运行速度，加权得到不同平均速度的路段里程占总里程的百分比(即速度分布)。在北京，交通指数分为0-2、2-4、4-6、6-8、8-10分别对应“畅通”、“基本畅通”、“轻度拥堵”、“中度拥堵”、“严重拥堵”五个级别，数值越高表明交通拥堵状况越严重。借助于浮动车系统开发的交通指数，在北京、深圳、杭州、广州等大城市已经开始了广泛的应用。交通指数不仅可以综合反映区域交通的运行状况，而且方便了交通运行数据的收集。
为研究交通指数与排放因子的关系，将速度分布作为连接两个数据库的中间变量。通过对不同交通指数的速度分布进行聚类分析发现，对其按工作日/周末、上/ 下午进行聚类，可以显著降低各交通指数对应排放因子的不确定性。本发明采用离差平方和法对交通指数与速度分布关系进行聚类分析，使得类内的趋于一致，类间差异变大。然后对每一个历史时刻计算该时刻指数与所对应速度的分布关系；计算同一指数下的各个样本的均值、标准差等评价该指数下速度分布的一致性。然后通过分类和聚类的方法提高同一指数下速度分布的一致性；最后得到交通指数与道路行程速度分布关系模型。
交通指数与速度关系分析方法如图3所示：
基于北京市交通指数数据进行实例分析发现，针对不同交通指数下各道路类型的速度分布，分类分析可显著降低误差。
按照以上敏感参数进行分类分析，得到各交通指数区间对应的速度分布图谱。以下为当交通指数为5时，快速路上的速度分布关系图。
六、交通指数排放关系模型
本发明在建立的机动车速度排放修正模型的基础上，利用由浮动车系统得到的不同交通指数对应的速度分布，得到不同交通指数对应的排放因子，计算方法如下式所示：
计算不同交通指数下各道路类型对应的排放因子，具体方法为：以5km/h为步长划分速度区间(从0km/h开始，>80km/h为一个区间)，利用各交通指数下不同道路类型的速度分布，以及速度与油耗因子和排放因子的修正关系，计算不同指数下各道路类型对应的平均排放因子，具体公式如下所示：
其中，EF为平均排放因子；EFi为第i个速度区间对应的排放因子；为速度分布第i个速度区间对应的分布值；n为速度区间的数量。
同时，计算不同交通指数、不同道路类型(快速路、主干路、次支路、路网) 对应污染物(NOx、HC、CO)排放因子均值、置信上限(Upper Confidence Limit， UCL)、置信下限(Lower Confidence Limit，LCL)，计算方法如下：
其中，为排放因子均值；σ为排放因子标准差；置信度为0.95。
以上所述仅为本发明的一个具体实施方式，并非用于限定本发明的保护范围，本领域的技术人员应当理解，在不脱离发明原理的前提下，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的保护范围中。
Claims (4)
1.一种基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法，所述方法包含：
步骤101)根据采集得到的车辆行驶时的逐秒速度数据计算机动车逐秒比功率，所述机动车逐秒比功率是指发动机每移动一吨质量所输出的功率；
步骤102)基于机动车逐秒比功率获得比功率，根据定义的集成粒度对计算得到的机动车比功率进行聚类，进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布情况；
步骤103)基于得到的平均速度计算排放修正系数，利用修正系数对得到的不同速度区间的机动车比功率分布进行修正；
所述步骤102)包含：
步骤102-1)将机动车比功率VSP照一定的间隔划分为不同的区间单元且将每个区间单元定义为一个VSP Bin，并采用如下公式计算每个VSP Bin下的平均排放率；
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ERi——第i个VSP Bin区间下的平均排放率，单位为g/s；
ERj——第i个VSP Bin区间下第j个VSP对应的实际采集得到的排放率，单位为g/s；
m——第i个VSP Bin区间下包含的VSP个数；
步骤102-2)选取一定的间隔，根据计算得到的每个Bin下的平均排放率对机动车逐秒比功率VSP进行聚类分析，进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布比例，其中选取的间隔用公式表示为：
VSP∈[n-0.5，n+0.5)，VSP Bin＝n
其中，n为整数；
当采集得到的排放率ERj不能满足设定的条件时，采用如下公式计算得到对应于该ERj的Bin区间的平均排放率：
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式中：
和分别为Bin 1的测试与MOVES数据库中排放率；
和分别为Bin为i的测试与MOVES数据库的排放率；
为MOVES中Bin为15、27、37的排放率；
为测试中基于Bin为1的排放率比值；
分别为MOVES模型中高功率区间基于Bin 15、Bin 27、Bin 37的排放率比值；
Rl,i:1为最终得到的基于Bin为1的排放率比值，即得到了Bin区间的平均排放率。
2.根据权利要求1所述的基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法，其特征在于，所述步骤101)采用如下公式计算机动车逐秒比功率：
VSP＝v·(1.1a+0.132)+0.000302·v3
其中，v表示采集得到的车辆的逐秒速度，单位为m/s；a表示车辆的逐秒加速度，单位为m/s2；VSP表示机动车逐秒比功率，其单位为kW/t或W/kg。
3.根据权利要求1所述的基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法，其特征在于，所述步骤102)包含基于平均排放率计算排放因子,进而得到机动车在不同速度区间的机动车比功率分布情况，具体计算公式为：
<mrow>
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其中，EFk为第k平均速度区间的排放因子，单位为g/km；ERi是第i个VSP bin的平均排放率，单位为g/s；VSP bini是第k平均速度区间第i个VSP bin的分布值；v是第k平均速度区间的中值，单位为km/h。
4.根据权利要求3所述的基于机动车比功率的速度对车辆排放因子修正方法，其特征在于，所述步骤103)进一步包含：
步骤103-1)基于得到的平均速度计算排放修正系数的具体计算公式为：
<mrow>
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<mo>=</mo>
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其中，SCFv为平均速度为v的修正系数；EFv为车辆行驶速度为v时的排放因子；EFbase为基本排放因子；
步骤103-2)对不同速度区间的修正系数进行回归分析，基于此，建立各类车型在不同等级道路上的速度修正模型，模型可以用下式表示：
SCF(v)＝α·vβ
其中，SCF(v)为平均速度为v的速度修正系数函数；
v为路段平均速度，单位km/h；
α、β为系数。
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