未来电动汽车将会对环境产生什么影响,已经有很多机构对该问题进行了研究,但他们预测的结果具有很大的不确定性。
 
现在,瑞士保罗谢尔研究所(PSI)、荷兰莱顿大学和荷兰环境评估机构(PBL)在联合使用蒙特卡罗和全局敏感性分析技术来量化影响因素的不确定性。
 
 
他们引入了之前在该领域尚未涉及的两个因素,包括因自动驾驶汽车和网联汽车引起的驾驶模式改变,以及电力行业变化对电动汽车生产和充电的影响。
 
生命周期气候变化对当前(生产年份 2017)和未来(生产年份 2040)每公里电动车辆的驱动贡献。方块包含结果的 50%,而 whiskers 显示 5 个和 95 个百分位数,红色线表示中值结果。
 
Y 轴显示用于计算的背景数据库;ecoinvent 使用当前的电力情景,而 Baseline 和 ClimPol 则分别显示未来电力部门的中间道路和积极的气候政策。
 
我们发现用于充电的电量是影响结果的最大变量,尽管车辆尺寸、寿命、驾驶模式和电池尺寸也导致结果变化。我们开发了一种方法,将以后自动驾驶汽车和网联汽车的节能潜力纳入到新模型,发现这些新技术可以节约大约 10%的能源,理想情况甚至可高达 30%。
 
与仅仅基于技术改进的现在汽车相比,未来电动汽车对环境的影响大约能降低 20%。但是,考虑未来电力行业的改进,这些改善空间可提高 30-70%。这是制定政策时必须考虑的一个重要结论,否则,使用当前的一些分析结果作为未来技术指标将具有严重的误导性。
 
对电动汽车等未来技术进行生命周期评估(LCA)时,通常假设用于基础设施生产的背景数据库是恒定的,并且未来的电力组合只需要考虑直接消费。我们发现,在计算电动汽车生产的上游影响时,若忽略未来电力系统的改善,会使结果的二氧化碳当量改变 23-52 克每公里,这种错误明显超过 ClimPol(德国 IASS 研究所的气候变化和空气污染项目)场景规定的两个标准差。因此,尤其将来使用可再生电力为电动汽车充电的情况下,考虑电力行业的发展极为重要。
 
在该研究中,他们使用了生命周期评估 LCA 建模框架,量化了不确定输入参数和关键生命周期库存对 2017 年和 2040 年电动汽车影响。他们将蒙特卡罗分析与驾驶周期仿真相结合,以计算汽车能耗,并考虑了网联汽车和自动驾驶汽车对能源需求产生的影响。此外,还考虑了能源系统的变化,以便使整个电动汽车生产链与所使用的特定发电场景保持一致。
 
该模型从迷你车到豪华车的车辆大小、车辆质量等不确定参数进行了分析,最可能的车型尺寸与雷诺 Zoe 和日产 LEAF 相当。