電動汽車，任重而道遠(yuǎn)

黃浩偉

?

電動汽車，任重而道遠(yuǎn)

黃浩偉

(青島科技大學(xué), 山東 青島 266061)

電動汽車的出現(xiàn)是為了在方便人們出行的同時，更好地解決環(huán)境污染問題，但在研發(fā)、推行電動汽車的這條路上，我們也面臨著許多的問題和挑戰(zhàn)。為了讓人們意識到電動汽車的未來發(fā)展之路確實任重而道遠(yuǎn)，提出了目前電動汽車存在的三大問題：充電焦慮問題、電動汽車經(jīng)濟(jì)性問題、電動汽車間接污染嚴(yán)重。并且通過數(shù)據(jù)對比以及文獻(xiàn)分析所得到的結(jié)果證明這些問題確實存在，需要人們面對并解決這些問題。最終得出電動汽車的發(fā)展任重而道遠(yuǎn)的結(jié)論。

電動汽車；充電焦慮；經(jīng)濟(jì)性；間接污染；任重道遠(yuǎn)

0 引言

習(xí)近平總書記說：“綠水青山就是金山銀山。”伴隨著能源的開采及利用，人們也越發(fā)珍惜身邊的寶貴資源，并且注重污染的處理與排放、注重可持續(xù)發(fā)展。伴隨著新能源的出現(xiàn)，人們開始想辦法去用新能源來代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源，所以人們加大了對電動汽車的研究，希望用電動汽車代替?zhèn)鹘y(tǒng)汽車，從而實現(xiàn)減少排污，保護(hù)環(huán)境的目的。

但是電動汽車的誕生與完善之路，需要一步步地去探索，目前仍然面臨著許多問題，比如說充電焦慮問題、電動汽車經(jīng)濟(jì)性問題、電動汽車間接污染問題等。

本文通過國內(nèi)外大量的數(shù)據(jù)對比與分析，電動汽車是未來汽車的總體發(fā)展方向。如今，電動汽車承載著我們太多的重托和希望，但是要健康有序地發(fā)展，就需要解決電動汽車當(dāng)今所面臨的問題。

1 充電焦慮問題

電動汽車，顧名思義，這種汽車的能量來源即為電能。所以電動汽車運(yùn)行體系的持續(xù)運(yùn)行，對電能的需求與補(bǔ)給也有著非常大的需求。

電動汽車充分依賴電能，假如電動汽車成為將來交通工具的主體，那么大量的電能又如何獲取并轉(zhuǎn)移到電動汽車內(nèi)呢？于是我們不得不思考到充電焦慮問題，找到相應(yīng)的解決方案。

1.1 充電站的分布

隨著電動汽車發(fā)展突飛猛進(jìn)，充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后日益凸顯，甚至已影響到電動汽車的進(jìn)一步發(fā)展。通俗的講，就是我們應(yīng)該更加注重充電站在哪里、有多少的問題。畢竟電動汽車一旦投入使用，人們最關(guān)注也最擔(dān)心的問題就是有沒有地方充電、有沒有足夠的充電站，與此相應(yīng)，便產(chǎn)生了充電焦慮問題。對此，國家發(fā)改委提出了這樣的目標(biāo)：到2020年，新增集中式充換電站超過1.2萬座，分散式充電樁超過480萬個。大部分的充電站都分布在高速服務(wù)區(qū)或者是加油站這些對電能需求大的地方。目前我國的充電站分布大體情況如圖1所示。

圖1 充電站分布圖[1]

由圖1可以看出：充電站大多分布在中東部地區(qū)，西部地區(qū)只有在人口較多的地方才有充電站，那么對于想要去新疆西藏等選擇自駕旅游的人，駕駛電動汽車的一大問題就是沒有地方充電。但是隨著電動汽車產(chǎn)品本身質(zhì)量的提升和使用的普及，充電站的數(shù)量會越來越多，分布也會越來越廣泛，所以解決這一類充電焦慮問題是指日可待的。

1.2 充電時間

這里我們講的充電時間不單單是說我們所說的開始充電到電充滿的時間，一旦電動汽車走向市場并被大量應(yīng)用，我們就要考慮到在充電站到底能不能充上電？保證我們需要的話平均要充多久？會不會排隊等候？這些都是計算在宏觀充電時間里的。

建立充電站的目的就是給電動汽車快速充電，大約10~30分鐘可以充電80%，想要要完全充滿，大都是5小時左右。但是充電站的廣泛分布，使用戶能夠間歇性的充電、行駛。所以在充電時間上，一般都能夠滿足用戶的基本需求。但是一旦充電汽車大量上市、為人所用，人們不可避免地就會面對排隊等候的問題，針對此類問題，我們傾向于采用快速充電、大功率充電的方法去解決，但無論怎樣，消耗時間都是無可避免的，我們所能做的，就是努力縮短等待時間。

從燃料電池、光伏電池等方面，針對傳統(tǒng)兩級式逆變器由于輸入輸出功率不平衡所帶來的二次功率擾動問題，提出了一種六開關(guān)的混合Buck/Boost電路，并聯(lián)在逆變器交流輸出側(cè)進(jìn)行功率解耦，從而抑制母線電壓和直流側(cè)電流中的二次紋波，并將大電解電容替換成小容量和長壽命的薄膜電容。盡量提高燃料電池的使用壽命和光伏電池的利用率[2]。

除此之外，變壓器是電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備，其健康狀況將直接影響到電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。針對變壓器局部放電類型識別問題，提出了基于統(tǒng)計特征參數(shù)與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式分類方法。識別準(zhǔn)確率得以提高、識別時間的開銷減少[3]。

2 電動汽車經(jīng)濟(jì)性問題

當(dāng)商品走向市場，消費(fèi)者主要注重兩個方面：質(zhì)量與價格，即性價比。所以我們就要去考慮這樣一個問題：電動汽車真的經(jīng)濟(jì)嗎？電動汽車的經(jīng)濟(jì)性是與傳統(tǒng)汽車相比較的，充電比加油便宜，比如說目前的電費(fèi)加服務(wù)費(fèi)大約是1.5元/度，油價卻是7.2元/升，都折算成按公里要價，電動汽車每行駛1公里大約花費(fèi)0.15 元，而傳統(tǒng)汽車每行駛1公里大約花費(fèi)0.4元。并且傳統(tǒng)汽車需要定期維護(hù)保養(yǎng)，而電動汽車幾乎可以是免維護(hù)的。這樣看來電動汽車實在是經(jīng)濟(jì)得很，但是電動汽車也會面臨電池衰減問題，并且更換電池是一筆較大的開支：蓄電池使用壽命太短。普通蓄電池充放電次數(shù)僅為300~400次，即使性能良好的蓄電池充放電次數(shù)也不過700~900次，按每年充放電200次計算，一個蓄電池的壽命最多為4年，與燃油汽車的壽命相比太短，并且更換一個電池就是幾萬元。另外，不同類型的電池在性能方面都有各自的優(yōu)勢和不足。例如，鉛酸電池成本低，原材料豐富且易于回收，但續(xù)駛里程短、加速動力差且壽命短。鎳鎘電池加速動力足、壽命較長，但其成本高、可回收性差。鈉硫電池的比能量較高，能夠提供較長的續(xù)駛里程，但它要求的工作環(huán)境較苛刻，且其活性物質(zhì)具有強(qiáng)腐化性并易爆炸。就整體來看，成熟電池的壽命都相對較短，電動汽車的保修成本也不低。

2017年1月與12月的材料價格對比如表1所示。

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理[4]

由圖2可以看出：從產(chǎn)量來看，2017年國內(nèi)鋰電池電解液產(chǎn)量超過10萬噸，同比增長超過13%，主要增長驅(qū)動力來自于兩方面：1) 國內(nèi)動力電池產(chǎn)量約45 GWh，同比增長達(dá)44%，帶動動力型電解液產(chǎn)量上升；2) 電解液行業(yè)龍頭企業(yè)對日韓的出口量保持穩(wěn)定增長。從產(chǎn)值來看，2017年國內(nèi)電解液產(chǎn)值超過50億元，同比小幅下降，企業(yè)毛利下滑，主要原因是：1) 2017年隨著終端降成本壓力增加，上游化工添加劑原料價格上漲、產(chǎn)品價格下滑，擠壓電解液企業(yè)盈利能力；2) 高能量密度電池的發(fā)展趨勢下，電解液企業(yè)研發(fā)和固定資產(chǎn)的投入加大；3) 隨著環(huán)保監(jiān)管持續(xù)深入，高危化學(xué)品制劑生產(chǎn)企業(yè)在環(huán)保方面投入不斷增加。

表1 2017年1月與12月的材料價格對比

隨著電動汽車滲透率的增加，電動汽車的無序充電會給區(qū)域配電網(wǎng)的運(yùn)行帶來很大壓力。為了減小電動汽車負(fù)荷對電網(wǎng)的影響，提出了一種電動汽車智能充電的調(diào)度策略。在分時電價的基礎(chǔ)上，將充電成本最小化和負(fù)荷方差最小化作為目標(biāo)函數(shù)，考慮了充電機(jī)最大充電功率限制等約束條件，建立了電動汽車集中充電的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，采用了非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對優(yōu)化模型進(jìn)行求解，通過Matlab算例的計算結(jié)果驗證了該策略的可行性和有效性[5]。這非常有益于降低充電成本。隨著分布式發(fā)電設(shè)備大量接入到配電網(wǎng)中，分布式發(fā)電設(shè)備在配電網(wǎng)故障情況下為接入位置負(fù)荷及周邊重要負(fù)荷的供電研究日益引起關(guān)注。利用投入產(chǎn)出法確定負(fù)荷的失負(fù)荷價值，基于失負(fù)荷價值設(shè)定負(fù)荷權(quán)重。在接入位置和總?cè)萘看_定的情況下，以總權(quán)值最大為目標(biāo)，利用螢火蟲優(yōu)化算法討論接入容量的最優(yōu)分配以及故障條件下的孤島運(yùn)行范圍，優(yōu)化了含分布式電源的智能配電網(wǎng)[6]。

提高電動汽車的經(jīng)濟(jì)性還可以通過減少電能傳送損失來實現(xiàn)。在電力系統(tǒng)中，無功功率在線路的首端到末端有無功功率的“消耗”，負(fù)荷端的無功功率越大，線路上的電壓降也就越大。也就是說，負(fù)荷接受到系統(tǒng)的無功功率越多，負(fù)荷處的電壓也就越小(機(jī)組端電壓不變)。因為無功補(bǔ)償不足，電網(wǎng)就必須提供無功功率，電網(wǎng)提供無功功率就會造成線路上的電流增大，因為電線有電阻，線路長了，就會在線路上造成壓降，電流越大，造成的壓降就越大，這樣整個電網(wǎng)的電壓就會下降，損失一部分電能。目前地區(qū)電網(wǎng)最有效的控制手段是調(diào)節(jié)有載調(diào)壓變壓器抽頭和投切并聯(lián)電容器組，統(tǒng)稱為電壓無功綜合控制(VQC)[7]。減少電能的損失除了使電壓穩(wěn)定在高值，還應(yīng)該在降低電阻方面下功夫。為了解決優(yōu)化電力系統(tǒng)輸電線路桿塔接地網(wǎng)接地裝置存在的腐蝕嚴(yán)重、穩(wěn)定性差和使用壽命短等問題，以500 kV輸電線路接地網(wǎng)模型作為研究對象，我們已經(jīng)提出了適用于不同環(huán)境的接地系統(tǒng)優(yōu)化方案[8]。

電動汽車的經(jīng)濟(jì)性一方面體現(xiàn)在電能損失的多少，另一方面還要考慮對輸電線以及充電站的維護(hù)費(fèi)用。針對高壓電力輸電線智能定位法中由于采用特征提取算法導(dǎo)致定位速度慢的問題，已經(jīng)提出了一種基于電壓振幅和支持向量回歸機(jī)的高壓電力輸電線故障智能定位系統(tǒng)，可以大大提高故障定位速度，而且故障定位的精確度也非常高[9]。一種適用于MMC-HVDC直流輸電線路的保護(hù)新原理可以提高輸電線的抗性[10]。并且考慮運(yùn)行方式優(yōu)化和拓?fù)湫Ｕ刂频膮⒖茧娋W(wǎng)優(yōu)化方法，使得輸電網(wǎng)可以更加靈活的規(guī)劃[11]。

電動汽車的經(jīng)濟(jì)性是非常大且重要的要素，首先應(yīng)該讓普通消費(fèi)者消費(fèi)的起。綜合來說，隨著電動汽車的在市場的大量推行以及廣泛使用，電動汽車的各種成本會越來越低。從上面表格中2017年初和年尾的對比中就能看出來這樣的趨勢，更何況電動汽車的發(fā)展長久可期，電動汽車的經(jīng)濟(jì)消費(fèi)會越來越低，越來越多的為老百姓所消費(fèi)得起。并且已經(jīng)有人建立了多電新增實體、少電新增實體、電動汽車群和電網(wǎng)公司的多方動態(tài)非合作博弈模型，分別在電動汽車群充電模式和放電套利模式下得到滿足納什均衡的電價交易策略[12]。

3 電動汽車間接污染嚴(yán)重

新能源汽車日益被大家關(guān)注，而純電動汽車更是被推上了議論的風(fēng)口浪尖。很多人都說新能源汽車目的就是為了在駕駛過程中降低排放，但是根據(jù)能量守恒定律，電的生產(chǎn)過程現(xiàn)在主要依靠火電，一樣會消耗煤炭，同樣會產(chǎn)生碳排放。所以有人說純電動車只是節(jié)約了石油資源，并沒有對環(huán)保做出特別貢獻(xiàn)，屬于假的新能源汽車。當(dāng)然發(fā)電還有風(fēng)電、核電、光伏發(fā)電等等，但是現(xiàn)在主要還是火電[13]。電動汽車本身雖無排放污染，但其間接污染是不容忽視的。如鉛酸電池中的鉛，從開采、冶煉到生產(chǎn)的排污，都會對環(huán)境造成污染。再如所用電能，相當(dāng)大一部分來自火力發(fā)電，煤炭燃料也會造成大氣污染。

當(dāng)今電動汽車間接污染較為嚴(yán)重主要就是燃煤發(fā)電，所以我們采取的相應(yīng)措施就是煤電治理。傳統(tǒng)汽車使用的汽油也是由煤所提煉出來的，這樣看來兩者幾乎沒有什么區(qū)別。但是我們?nèi)绻卫韨鹘y(tǒng)汽車對環(huán)境的污染，是從每輛汽車本身下手，去治理相應(yīng)的污染，這樣分布治理非常麻煩。而對于電動汽車來講，治理煤炭污染即從發(fā)電源頭著手處理，這樣集中治理更加方便簡單。

對于電動汽車的間接污染問題，除了從煤電污染的治理入手，還應(yīng)該從污染源入手，即電池。電池污染往往是被人忽視的因素之一，幾乎每臺電動車內(nèi)部都含有大量石墨，全球最大的石墨生產(chǎn)國便是中國，石墨屬于重度污染源，污染水源，破壞農(nóng)作物，污染空氣大大提高塵肺幾率，這比尾氣排放的污染危害要大得多[14]。目前電動汽車的電池多為鋰電池，鋰電池回收價值低，并且污染環(huán)境很嚴(yán)重，面對這樣的問題，可以通過建立電池回收系統(tǒng)，去更高效的去回收廢舊電池。并且當(dāng)今水電核電等清潔能源占比不斷上升，通過大力發(fā)展清潔能源來發(fā)電，甚至是取代傳統(tǒng)的發(fā)電方式，是解決電動汽車間接污染問題的有效途徑。

但是就在這樣的情況下，電動汽車仍然有機(jī)會得到普及。國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2017年上半年，水電發(fā)電量占全部發(fā)電量的比重為15.6%，與上年同期相比下降1.8個百分點；火電、核電、風(fēng)電發(fā)電量分別占全部發(fā)電量的比重為75.1%、3.9%、5.0%，與上年同期相比分別提高0.5、0.4、0.5個百分點。也就是說，25%的電為清潔電力。這樣全部電力平均一下，算下來每度電只有250克標(biāo)煤。500毫升汽油行駛8公里，相當(dāng)于每公里62.5克；250克除以5公里，每公里為50克。明顯低于汽油油耗。并且中國火電中還有一部分天然氣發(fā)電，其污染也小于煤炭[15]。所以電動汽車還是有很大的發(fā)展空間。

4 結(jié)論

(1) 對于充電焦慮問題，無論是去哪里充電還是充電時間的長短，都無需過多地?fù)?dān)心。充電站的數(shù)量以及分布范圍會隨著電動汽車的上市與普及而增多、擴(kuò)大。充電時間也會因為充電站之間距離的縮短而減少。充電焦慮問題也可以隨之得到相應(yīng)的解決。

(2) 對于電動汽車的經(jīng)濟(jì)問題，著實很難去解決，與傳統(tǒng)汽車相比沒有明顯的優(yōu)勢。電動汽車蓄電池的普遍壽命比較短，一個蓄電池的壽命最多為4年，與燃油汽車的壽命相比太短。另外，不同類型的電池在性能方面都有各自的優(yōu)勢和不足。就整體來看，成熟電池的壽命都相對較短。所以提高電動汽車電池的性能是我們以后的一個重點研究方向。

(3) 對于電動汽車間接污染嚴(yán)重問題，清潔能源的投入與使用是非常有效的解決問題的方法。

(4) 總而言之，隨著科技不斷發(fā)展進(jìn)步，電動汽車的相關(guān)問題都能夠得到解決，電動汽車的快速健康發(fā)展也會得到有力保障。

[1] 充電站分布圖[EB/OL]. http://www.bjev520.com/jsp/ beiqi/pcmap/do/index.jsp.

[2] 章勇高, 熊健, 王帥, 等. 一種基于混合Buck/Boost電路的兩極式逆變器功率解耦方法研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 71-77.

ZHANG Yonggao, XIONG Jian, WANG Shuai, et al. Research on a decoupling method of a two-stage inverter with hybrid Buck/Boost circuit[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 71-77.

[3] 李正明, 錢露先, 李加彬. 基于統(tǒng)計特征與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器局部放電類型識別[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 55-60.

LI Zhengming, QIAN Luxian, LI Jiabin. Type recognition of partial discharge in power transformer based on statistical characteristics and PNN[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 55-60.

[4] 我國電動汽車存在的五大主要問題[EB/OL]. [2016- 12-22].

http://www.diandong.com/zixun/2016122246011.shtml.

[5] 佟晶晶, 溫俊強(qiáng), 王丹, 等. 基于分時電價的電動汽車多目標(biāo)優(yōu)化充電策略[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2016, 44(1): 7-17.

TONG Jingjing, WEN Junqiang, WANG Dan, et al. Multi-objective optimization charging strategy for plug-in electric vehicles based on time-of-use price[J]. Power System Protection and Control, 2016, 44(1): 7-17.

[6] 胡博, 王昕, 鄭益慧, 等. 基于螢火蟲優(yōu)化算法的分布式發(fā)電設(shè)備容量分配及配電網(wǎng)孤島劃分[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 21-26.

HU Bo, WANG Xin, ZHENG Yihui, et al. Calculation of isolated island partition and distributed generator capacity based on firefly algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 21-26.

[7] 尤金, 劉俊勇, 劉友波, 等. 基于非參數(shù)估計的無功電壓控制相應(yīng)規(guī)則辨識[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 1-12.

YOU Jin, LIU Junyong, LIU Youbo,et al. Identification of reactive power and voltage control response rules based on nonparametric estimation[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 1-12.

[8] 劉文軍, 仇彥君, 孫立臣. 500 kV輸電線路桿塔接地網(wǎng)不同環(huán)境下優(yōu)化降阻方案研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 98-106.

LIU Wenjun, QIU Yanjun, SUN Lichen. Research on resistance reducing scheme optimization of 500 kV transmission line tower grounding grid in different environments[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 98-106.

[9] 費(fèi)春國, 李春信. 基于電壓振幅和支持向量回歸機(jī)的高壓電力輸電線故障定位[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 27-32.

FEI Chunguo, LI Chunxin. Fault location in high voltage power transmission based on voltage amplitude and support vector regression[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 27-32.

[10] 高淑萍, 胡振宇, 張保會, 等.一種適用于MMC- HVDC直流輸電線路的保護(hù)新原理[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 13-20.

GAO Shuping, HU Zhenyu, ZHANG Baohui, et al. A new relay protection principle of MMC-HVDC transmission lines[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 13-20.

[11] 孫東磊, 李雪亮, 韓雪山, 等. 考慮運(yùn)行方式優(yōu)化和拓?fù)湫Ｕ刂频膮⒖茧娋W(wǎng)優(yōu)化方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 92-97.

SUN Donglei, LI Xueliang, HAN Xueshan, et al. Optimization method for reference network considering operation mode optimization and topology correction control[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 92-97.

[12] 陳亦杰, 劉故帥, 張忠會. 考慮電動汽車群和新增實體的電力市場多方交易策略研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 33-40.

CHEN Yijie, LIU Gushuai, ZHANG Zhonghui. A study on multi-party trading strategy of electricity market considering electric vehicle group and new entity[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 33-40.

[13] 為什么很多人都說電動汽車就是污染轉(zhuǎn)移, 根本不算新能源汽車[EB/OL]. [2018-05-11]. http://k.sina.com.cn/ article_6349521672_17a760308001006yv7.html.

[14] 電動車間接排放依舊存在, 發(fā)電污染, 電池污染, 不亞于燃油車[EB/OL]. [2018-06-29]. https://chejiahao. autohome.com.cn/info/2518296.

[15] 煤電污染的鍋不能讓電動汽車背[EB/OL]. [2018- 07-04].

https://auto.dbw.cn/system/2018/07/04/058028066.shtml.

Electric vehicle still have a long way to go

HUANG Haowei

(Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)

The emergence of electric vehicles is to facilitate people to travel and at the same time better solve the problem of environmental pollution. But we also face many problems and challenges on the way of research & development and implementation of electric vehicles. In order to make people realize that the future development of electric vehicles is indeed a long way to go, the three major problems of electric vehicles are presented: charging anxiety, economic problems of electric vehicles and indirect pollution of electric vehicles. And the results from data comparison and literature analysis prove that these problems do exist. People need to face and solve these problems. Finally we can come to the conclusion that the development of electric vehicles has a long way to go.

electric vehicle;charging anxiety; economic;indirect pollution; heavy responsibility and far way

2018-07-29；

2018-08-27

黃浩偉(2001—)，女，研究方向為過程裝備與控制工程。E-mail: 921740801@qq.com