CN110210678A - 一种移动源排放标准升级路径的优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种移动源排放标准升级路径的优化方法，该方法针对移动源排放标准升级的特点，构建了多因素多级指标的优化方法，通过对多级指标属性值的量化处理，将各类指标参数化，从而更直观的优化移动源排放标准升级路径；该方法科学合理、可以量化，可以更全面的了解排放标准升级路径的技术可行性、标准升级的成本、标准升级后带来的环境效益等。

Description

一种移动源排放标准升级路径的优化方法

技术领域

本发明涉及移动源节能减排标准技术领域，具体涉及一种移动源排放标 准升级路径的优化方法。

背景技术

当前，移动污染源(简称移动源，包括机动车、非道路机械、船舶、火 车和飞机等)污染问题日益突出，成为空气污染的重要来源。移动源排放标 准作为移动源排放污染物降低的准绳，在污染防治工作中发挥着重要作用。

基于减排目标，为移动源排放标准升级路径提供一种可以量化的科学的 优化方法，成为该领域人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种科学合理、可以量化的优化方法， 可以更全面的了解排放标准升级路径的技术可行性、标准升级的成本、标准 升级后带来的环境效益等。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种移动源排放标准升级路 径的优化方法，包括以下步骤：

获取待优化移动源的减排目标；所述移动源包括：机动车、非道路机械、 船舶、火车和飞机；

根据所述移动源各自的减排目标，生成不同种类移动源的标准升级路径 规划对象集Y；所述Y＝{Y₁，Y₂，…，Y_n}＝{升级路径₁，升级路径₂，…，升 级路径_n}；

设定U为因素集，将因素集U中元素分成p个互不相交的因素子集U＝ {U₁，U₂，U₃}＝{标准升级后的排放量，标准升级成本，标准升级的技术可 达性}；

对符合减排目标要求的升级路径进行优化计算；

选择减排目标的成本最小、效益最大的移动源排放标准的升级路径规划。

在一个实施例中，对符合减排目标要求的升级路径进行优化计算，包括：

1)因素子集U_k含有m个评价指标，即U_k＝{u_k1，u_k2，…，u_km}，对于评 价对象集Y中的评价对象子集Y_j(j＝1,2,…,n)，用向量X_j(k)表示m个评 价指标的属性值，此处的X_j(k)是对U_k＝{u_k1，u_k2，…，u_km}中的m个评价指 标的赋值，即：

X_j(k)＝(x_1j(k),x_2j(k),…,x_mj(k))；

2)对于因素子集U_k，n个评价指标的属性值X_k用如下矩阵表示：

3)分别对因素子集U_k的n个评价指标的属性值进行规范化量化处理；

4)根据因素子集U_k中各因素所起作用大小定出权重分配，并通过矩阵 复合运算，对每个因素子集U_k(k＝1,2,…,p)进行初级计算；

5)根据对因素子集U_k的初级评价结果并通过矩阵运算，对因素集U进 行综合计算。

在一个实施例中，所述步骤1)，包括：根据预设计算模型，计算所述 不同种类移动源的标准升级路径规划信息的减排效益、减排成本、技术可达 性。

在一个实施例中，所述预设计算模型中所述减排效益计算如下：

因素集U₁＝{u₁₁，u₁₂，…，u_1m}＝{汽车排放量，非道路移动机械排放量，…， 摩托车排放量}；

第m种排放源(m＝1,2，…，m)，记n_m,t为第m种排放源在时间t年的 保有量,根据排放量的公式,可得

其中，V_t表示目标年的总排放量；n_m,t表示某种移动源的保有量；

计算任意两年的排放量的比例a_t,以2017年为基准年,得到：

a_t：排放量比例；V₂₀₁₇:2017年的移动源排放量。

在一个实施例中，所述预设计算模型中所述减排成本计算如下：

因素集U₂＝{u₂₁，u₂₂，…，u_2m}＝{汽车标准升级成本，非道路移动机械 标准升级成本，…，摩托车标准升级成本}；

第m种排放源(m＝1,2，…，m)，记s_m,t为第k种排放源在时间t年的 新增的高阶段排放标准的车辆,可得不同标准升级路径的成本：

其中，C_t表示移动源排放标准升级的成本；C_m表示某种移动源因标准升 级带来的单车成本增加。

在一个实施例中，所述预设计算模型中所述技术可达性计算如下：

因素集U₃＝{u₃₁，u₃₂，…，u_3m}＝{汽车标准升级技术可达性，非道路移 动机械标准技术可达性，…，摩托车标准升级技术可达性}；所述U₃中每个 数据为二值变量；1表示可达，0表示不可达。

在一个实施例中，所述评价指标包括定性指标和定量指标。

在一个实施例中，所述步骤3)分别对因素子集U_k的n个评价指标的属 性值进行规范化量化处理，包括：

(1)根据定性指标的等级并通过行业调研、专家研讨方式，对因素子 集U_k的n个评价指标中定性指标的属性值进行赋值，赋值结果x_i满足x_i∈[0， 1]；定性指标的等级分为可达、不可达两级；

(2)计算赋值后的定性指标的属性值的技术得分，计算公式为：

u_i＝1/0

其中，u_i为第i项定性指标的属性值赋值后的技术得分；x_i为第i项定 性指标属性值的赋值；

(3)对因素子集U_k的n个评价指标中定量指标的属性值进行规范化量 化处理，采用下列公式：

其中，v_i为第i项定量指标的属性值经过归一化变化后的取值；x_i为第 i项定量指标的属性值；a，b为第i项定量指标的属性值的边界值。

本发明的有益效果是：针对移动源排放标准升级的特点，构建了多因素 多级指标的优化方法，通过对多级指标属性值的量化处理，将各类指标参数 化，从而更直观的优化移动源排放标准升级路径。

附图说明

图1为本发明实施例提供的移动源排放标准升级路径的优化方法流程图；

图2为本发明实施例提供的对因素子集U_k的n个评估指标的属性值进行 规范化量化处理流程图；

图3为本发明实施例提供的对因素子集U_k进行初级评价的流程图；

图4为本发明实施例提供的对因素集U进行综合评价的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本 发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，本实施例提供了一种移动源排放标准升级路径的优化方法， 该方法包括以下步骤：

S1、获取待优化移动源的减排目标；所述移动源包括：机动车、非道路 机械、船舶、火车和飞机；

S2、根据所述移动源各自的减排目标，生成不同种类移动源的标准升级 路径规划对象集Y；所述Y＝{Y₁，Y₂，…，Y_n}＝{升级路径₁，升级路径₂，…， 升级路径_n}；

S3、设定U为因素集，将因素集U中元素分成p个互不相交的因素子集 U＝{U₁，U₂，U₃}＝{标准升级后的排放量，标准升级成本，标准升级的技术 可达性}；

S4、对符合减排目标要求的升级路径进行优化计算；

S5、选择减排目标的成本最小、效益最大的移动源排放标准的升级路径 规划。

本实施例中，该方法针对移动源排放标准升级的特点，构建了多因素多 级指标的优化方法，通过对多级指标属性值的量化处理，将各类指标参数化， 从而更直观的优化移动源排放标准升级路径；该方法科学合理、可以量化， 可以更全面的了解排放标准升级路径的技术可行性、标准升级的成本、标准 升级后带来的环境效益等。

在具体实施时，比如可通过下述7个步骤来详细说明本发明提供的移动 源排放标准升级路径的优化方法。

1)设定待优化对象集为Y＝{Y₁，Y₂，…，Y_n}＝{升级路径₁，升级路径₂，…， 升级路径_n}；参照表1所示，第一列显示标准升级路径Y₁、Y₂…、Y_n。

2)设定U为因素集，将因素集U中元素分成p个互不相交的因素子集U＝ {U₁，U₂，U₃}＝{标准升级后的排放量，标准升级成本，标准升级的技术可 达性}，参照表1所示，第二列因素集，显示标准升级后的排放量U₁，标准 升级成本U₂，标准升级的技术可达性U₃。

3)因素子集U_k含有m个评价指标，即U_k＝{u_k1，u_k2，…，u_km}，对于评 价对象集Y中的评价对象子集Y_j(j＝1,2,…,n)，用向量X_j(k)表示m个评 价指标的属性值，此处的X_j(k)是对U_k＝{u_k1，u_k2，…，u_km}中的m个评价指 标的赋值，即：

X_j(k)＝(x_1j(k),x_2j(k),…,x_mj(k))

参照表1所示，第三列因素集，显示因素子集。

表1主要指标

①U₁＝{u₁₁，u₁₂，…，u_1m}＝{汽车排放量，非道路移动机械排放量，…， 摩托车排放量}；

第m种排放源(m＝1,2，…，m)，记n_m,t为第m种排放源在时间t年的 保有量,根据排放量的公式,可得

其中，V_t：目标年的总排放量；n_m,t:某种移动源的保有量；

计算任意两年的排放量的比例a_t,以2017年为基准年,得到：

a_t：排放量比例；V₂₀₁₇:2017年的移动源排放量。

比如：2017年的移动源排放量目标：营运船舶单位运输周转量能耗下降 1％左右，航空客货运单位运输周转量能耗各下降0.5％左右；；能耗增量控制在 135万吨标准煤以内，碳排放增量控制在280万吨以内。

②U₂＝{u₂₁，u₂₂，…，u_2m}＝{汽车标准升级成本，非道路移动机械标准 升级成本，…，摩托车标准升级成本}；

第m种排放源(m＝1,2，…，m)，记s_m,t为第k种排放源在时间t年的 新增的高阶段排放标准的车辆,可得不同标准升级路径的成本：

其中，C_t：移动源排放标准升级的成本；C_m：某种移动源因标准升级带 来的单车成本增加；

③U₃＝{u₃₁，u₃₂，…，u_3m}＝{汽车标准升级技术可达性，非道路移动机 械标准技术可达性，…，摩托车标准升级技术可达性}；U₃中每个数据为二 值变量；1表示可达，0表示不可达。

4)对于因素子集U_k，n个评价指标的属性值X_k用如下矩阵表示：

5)分别对因素子集U_k的n个评价指标的属性值进行规范化量化处理；

6)根据因素子集U_k中各因素所起作用大小定出权重分配，并通过矩阵 复合运算，对每个因素子集U_k(k＝1,2,…,p)进行初级计算；权重值可参照表 2所示：

表2主要指标权重值

权重设置可以根据社会、经济、环境发展需要自行设定，其中，标准升 级后排放量U₁、标准升级成本U₂的权重值之和为1，标准升级技术可达性U₃为一票否决指标，如果技术不可达，则此排放标准的升级路径不可行，不再 进行优化计算。

7)根据对因素子集U_k的初级评价结果并通过矩阵运算，对因素集U进 行综合计算，并完成多目标优化求得最优解。

在一个实施例中，上述步骤3)-5)中的评估指标包括定性指标和定量 指标。

如图2所示，对因素子集U_k的n个评估指标的属性值进行规范化量化处 理，包括以下步骤：

S21、根据定性指标的等级并通过行业调研、专家研讨方式，对因素子 集U_k的n个评价指标中定性指标的属性值进行赋值，赋值结果x_i满足x_i∈[0， 1]；定性指标的等级分为可达、不可达两级；

S22、计算赋值后的定性指标的属性值的技术得分，计算公式为：

u_i＝1/0

其中，u_i为第i项定性指标的属性值赋值后的技术得分；x_i为第i项定 性指标属性值的赋值；

S23、对因素子集U_k的n个评价指标中定量指标的属性值进行规范化量 化处理，采用下列公式：

其中，v_i为第i项定量指标的属性值经过归一化变化后的取值；x_i为第 i项定量指标的属性值；a，b为第i项定量指标的属性值的边界值。

本实施例中，是将评价指标划分为定性指标和定量指标两大类分别进行 量化处理，其中定性指标采用等级赋值法进行处理，定量指标采用归一化法 进行处理，最后得到参数化后的各因素的评价指标，从而直观的展现各评价 指标信息。

进一步，上述步骤6)中对因素子集U_k进行初级评价，参照图3所示， 包括以下步骤：

S31、将赋值后第i项定性指标的属性值的技术得分u_i和归一化变化后 第i项定量指标的属性值的取值v_i统一定义为因素子集U_k中因素u_ki的隶属 度；

S32、由因素子集U_k中的每个因素u_ki的隶属度组成隶属度评价矩阵E_k：

S33、根据因素子集U_k中各因素所起作用大小，确定权重分配矩阵 A_k＝(a₁(k),a₂(k),…,a_m(k))，且

S34、对隶属度评价矩阵E_k和权重分配矩阵A_k进行复合运算，得出对因 素子集U_k的评价结果B_k，复合运算的过程为：

B_k＝A_k·E_k＝(b_k1,b_k2,…b_kn),(k＝1,2,…,p)

其中，B_k为因素子集U_k的评价结果，A_k为权重分配矩阵，E_k为隶属度评 价矩阵。

进一步，上述步骤7)中对因素集U进行综合评价，参照图4所示，包 括以下步骤：

S41、将因素集U中的p个因素子集U_k(k＝1,2,…,p)看成是因素子集 U上的p个单因素，按各因素子集U_k在因素集U中所起作用的大小，确定总 的权重分配矩阵A，即

A＝{a₁,a₂,…a_p}；

S42、根据各因素子集U_k的评价结果B_k(k＝1,2,…,p)，得出总的单因 素评价矩阵E，即

S43、将总的权重分配矩阵A与总的单因素评价矩阵E做复合运算，得 到因素集U的综合评价矩阵B，运算过程为：

其中，A为总的权重分配矩阵，B为因素集U的综合评价矩阵，E为总的 单因素评价矩阵，b_j(j＝1,2，…，n)为评价因子。

进一步，上述评价因子b_j通过加权平均模式(⊕-⊙)计算得到，计算过 程为：

其中，b_j为评价因子，a_i为加权因子，u_ij为因素子集U_k中的因素。本实施例 中，为了全面考虑各个因素，对所有因素依权重的大小均衡兼顾，适用于要 求整体指标的情形，对应的评价因子采用加权平均模式计算。

下面通过具体的实例对上述方法做详细的说明。

机动车作为移动源重要的一个类型，在此以机动车排放标准升级路径的 优化作为本发明的实例进行详细说明。机动车按照车型分类共有微型客车、 轻型客车、中型客车、大型客车、微型货车、轻型货车、中型货车、大型货 车八个类别。机动车的排放标准有轻型车标准、重型车标准两类。

1、获取待优化移动源的减排目标；根据环境需求以及机动车保有量持 续增长的实际获取机动车的减排目标，比如是以2017年的减排量为基准， 到2030年的污染物排放量比2017年的NOx排放量减少30％、PM污染物排放 量减少8％。

2、根据所述移动源各自的减排目标，生成不同种类移动源的标准升级 路径规划对象集Y；所述Y＝{Y₁，Y₂，Y₃，Y₄}＝{升级路径₁，升级路径₂，…， 升级路径_n}；

升级路径1：轻型车于2019年7月1日引入国6标准，2028年1月1 日引入国7a标准；重型车于2019年7月1日引入国六标准，2027年1月1 日引入国7a标准。

升级路径2：轻型车于2019年7月1日引入国6标准，2028年1月1 日引入国7a标准；重型车于2019年7月1日引入国六标准，2027年1月1 日引入国7a标准，2028年1月1日引入国7b标准。

升级路径3：轻型车于2019年7月1日引入国6标准，2028年1月1 日引入国7a标准，2030年1月1日引入国7b标准；重型车于2019年7月 1日引入国六标准，2027年1月1日引入国7a标准，2028年1月1日引入 国7b标准，2029年1月1日引入国7c标准。

升级路径4：轻型车于2019年7月1日引入国6标准，2028年1月1 日引入国7a标准，2030年1月1日引入国7b标准；重型车于2019年7月 1日引入国六标准，2027年1月1日引入国7a标准，2028年1月1日引入 国7b标准，2029年1月1日引入国7c标准，2030年1月1日引入国7d标 准。

污染物限值见下表：

表14污染物限值

3、根据上述实施例中的排放量计算公式对不同的升级路径的排放量进 行计算：

其中，机动车存活曲线是判定车辆排放阶段分布，计算未来排放量的关 键参数。基于2016年、2017年按登记注册年的保有量推导得到。其中，出 租车8年基本淘汰，公交车12年基本淘汰，中、大型客车20年基本淘汰， 轻、中、重型货车15年基本淘汰，与机动车强制报废标准规定中各车型使 用年限基本等同。据初步预测，2018-2030年，机动车保有量由32445.9增 加到59974.3万辆，年均增长5％；累计新增车辆4.77亿辆，淘汰车辆1.76 亿辆。

升级路径1：机动车NOx排放量由574.3万吨降低到339.3万吨；机动 车PM排放量由50.9万吨降低到46.1万吨。

升级路径2：机动车NOx排放量由574.3万吨降低到330.2万吨；机动 车PM排放量由50.9万吨降低到46.1万吨。

升级路径3：机动车NOx排放量由574.3万吨降低到326.6万吨；机动 车PM排放量由50.9万吨降低到45.8万吨。

升级路径4：机动车NOx排放量由574.3万吨降低到325.7万吨；机动 车PM排放量由50.9万吨降低到45.8万吨。

再根据减排比例计算公式计算不同升级路径的减排比例(见下表)，由 数据可见机动车标准升级的四种路径都可以达到步骤1获取的减排目标，继 续下一步。

污染物减排比例

	2017年NOx排放量(万吨)	2030年NOx排放量(万吨)	减排比例(％)
				升级路径1	574.3	339.3	40.9
升级路径2	574.3	330.2	42.5
				升级路径3	574.3	326.6	43.1
升级路径4	574.3	325.7	43.3
					2017年PM排放量(万吨)	2030年PM排放量(万吨)	减排比例(％)
升级路径1	50.9	46.1	9.4
				升级路径2	50.9	46.1	9.4
升级路径3	50.9	45.8	10.0
				升级路径4	50.9	45.8	10.0

4、根据上述实施例中的减排成本计算公式对不同减排路径的标准升级 带来的成本进行计算。

标准升级成本

	标准升级成本(亿元)
		升级路径1	11247.75
升级路径2	11289.22
		升级路径3	12418.01
升级路径4	12731.42

5、确定不同升级路径的指标值

不同升级路径指标值

	升级路径1	升级路径2	升级路径3	升级路径4
					NOx减排比例(％)	40.9	42.5	43.1	43.1
PM减排比例(％)	9.4	9.4	10.0	10.0
					标准升级成本(亿元)	11247.75	11289.22	12418.01	12731.42
技术可达性	1	1	1	1

由指标值分析得到四种标准升级路径的技术可达性指标值都是1，因此 四种标准升级路径技术方面都是可行的，继续进行下一步优化。

6、根据上述实施例的量化方法对不同升级路径的指标进行归一化，结 果见下表

不同升级路径指标归一化值

其中，NOx减排比例的下限值a＝30％，上限值b＝50％；PM减排比例的 下限值a＝8％，上限值b＝12％；标准升级成本的下限值a＝14000亿，上限值 b＝10000亿。

7、确定不同指标的权重，见下表

不同指标权重值

8、根据优化公式对四种不同标准升级路径进行优化计算，计算结果见 下表

优化计算结果

	升级路径1	升级路径2	升级路径3	升级路径4
					得分	0.5197	0.5446	0.5229	0.4994

从优化计算结果可以看出标准升级路径2的得分最高，即按照轻型车于 2019年7月1日引入国6标准，2028年1月1日引入国7a标准；重型车于 2019年7月1日引入国六标准，2027年1月1日引入国7a标准，2028年1 月1日引入国7b标准的路径实施机动车标准升级的成本效益最优。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明 的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发 明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待优化移动源的减排目标；所述移动源包括：机动车、非道路机械、船舶、火车和飞机；

根据所述移动源各自的减排目标，生成不同种类移动源的标准升级路径规划对象集Y；所述Y＝{Y₁，Y₂，…，Y_n}＝{升级路径₁，升级路径₂，…，升级路径_n}；

设定U为因素集，将因素集U中元素分成p个互不相交的因素子集U＝{U₁，U₂，U₃}＝{标准升级后的排放量，标准升级成本，标准升级的技术可达性}；

对符合减排目标要求的升级路径进行优化计算；

选择减排目标的成本最小、效益最大的移动源排放标准的升级路径规划。

2.根据权利要求1所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，对符合减排目标要求的升级路径进行优化计算，包括：

1)因素子集U_k含有m个评价指标，即U_k＝{u_k1，u_k2，…，u_km}，对于评价对象集Y中的评价对象子集Y_j(j＝1,2,…,n)，用向量X_j(k)表示m个评价指标的属性值，此处的X_j(k)是对U_k＝{u_k1，u_k2，…，u_km}中的m个评价指标的赋值，即：

X_j(k)＝(x_1j(k)，x_2j(k)，…，x_mj(k))；

2)对于因素子集U_k，n个评价指标的属性值X_k用如下矩阵表示：

3)分别对因素子集U_k的n个评价指标的属性值进行规范化量化处理；

4)根据因素子集U_k中各因素所起作用大小定出权重分配，并通过矩阵复合运算，对每个因素子集U_k(k＝1，2，…，p)进行初级计算；

5)根据对因素子集U_k的初级评价结果并通过矩阵运算，对因素集U进行综合计算。

3.根据权利要求2所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，所述步骤1)，包括：根据预设计算模型，计算所述不同种类移动源的标准升级路径规划信息的减排效益、减排成本、技术可达性。

4.根据权利要求3所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，所述预设计算模型中所述减排效益计算如下：

因素集U₁＝{u₁₁，u₁₂，…，u_1m}＝{汽车排放量，非道路移动机械排放量，…，摩托车排放量}；

第m种排放源(m＝1,2，…，m)，记n_m,t为第m种排放源在时间t年的保有量,根据排放量的公式,可得

其中，V_t表示目标年的总排放量；n_m,t表示某种移动源的保有量；

计算任意两年的排放量的比例a_t,以2017年为基准年,得到：

a_t：排放量比例；V₂₀₁₇:2017年的移动源排放量。

5.根据权利要求4所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，所述预设计算模型中所述减排成本计算如下：

因素集U₂＝{u₂₁，u₂₂，…，u_2m}＝{汽车标准升级成本，非道路移动机械标准升级成本，…，摩托车标准升级成本}；

第m种排放源(m＝1,2，…，m)，记s_m,t为第k种排放源在时间t年的新增的高阶段排放标准的车辆,可得不同标准升级路径的成本：

其中，C_t表示移动源排放标准升级的成本；C_m表示某种移动源因标准升级带来的单车成本增加。

6.根据权利要求5所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，所述预设计算模型中所述技术可达性计算如下：

因素集U₃＝{u₃₁，u₃₂，…，u_3m}＝{汽车标准升级技术可达性，非道路移动机械标准技术可达性，…，摩托车标准升级技术可达性}；所述U₃中每个数据为二值变量；1表示可达，0表示不可达。

7.根据权利要求2所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，所述评价指标包括定性指标和定量指标。

8.根据权利要求7所述的一种移动源排放标准升级路径的优化方法，其特征在于，所述步骤3)分别对因素子集U_k的n个评价指标的属性值进行规范化量化处理，包括：

(1)根据定性指标的等级并通过行业调研、专家研讨方式，对因素子集U_k的n个评价指标中定性指标的属性值进行赋值，赋值结果x_i满足x_i∈[0，1]；定性指标的等级分为可达、不可达两级；

(2)计算赋值后的定性指标的属性值的技术得分，计算公式为：

u_i＝1/0

其中，u_i为第i项定性指标的属性值赋值后的技术得分；x_i为第i项定性指标属性值的赋值；

(3)对因素子集U_k的n个评价指标中定量指标的属性值进行规范化量化处理，采用下列公式：

其中，v_i为第i项定量指标的属性值经过归一化变化后的取值；x_i为第i项定量指标的属性值；a，b为第i项定量指标的属性值的边界值。