AI智能总结
致谢 感谢能源基金会为本报告提供资金支持,也感谢为本报告提出宝贵意见的所有业内专家与同事。 报告作者 秦兰芝资深研究员王雯雯清洁交通项目主管张梦媛清洁交通分析师 技术支持 陈丽IT支持 报告声明 本报告由能源基金会资助,报告内容不代表资助方及支持方观点。本报告所有结果仅供研究参考,不承担任何法律责任。合作交流请联系项目负责人王雯雯,emma.wang@icet.org.cn。 北京市朝阳区能源与交通创新中心(iCET) Beijing ChaoyangInnovation Center for Energy and Transportation 北京市朝阳区时尚大厦903A邮编:100020电话:0086 1052338325邮件:info@icet.org.cn 目录 1.模型概述.......................................................................................................................12.方法学............................................................................................................................22.1车型与场景.............................................................................................................22.1成本效益分析模块.................................................................................................42.2环境效益核算模块.................................................................................................43.核算模型呈现................................................................................................................53.1核算逻辑.................................................................................................................53.2功能呈现...............................................................................................................124.重点场景电动化案例分析..........................................................................................174.1重点场景分析.......................................................................................................174.2应用案例...............................................................................................................194.2.1案例1:固定线路运输.................................................................................194.2.2案例2:固定线路运输.................................................................................214.2.3案例3:集疏港运输.....................................................................................235.结论与展望.................................................................................................................25 1.模型概述 随着新能源商用车市场的良好增长,技术快速升级、产品场景化正向开发和提质降本的问题也接踵而来,商用车的本质属性是生产资料,追求经济价值是客户的核心诉求,如何在产品使用生命周期内增加收入并降低成本,增加各场景下新能源商用车全生命周期的经济价值,是提升其市场渗透率的核心。在新能源商用车成为道路交通领域减排降碳关键路径的背景下,市场展现出巨大的发展潜力,但其购置成本高、补能频率高、自重大等问题依然是用户关注的主要难题。如何科学精准地定位不同应用场景下的电动化转型突破口,推动车队实现高效、安全的电动化过渡,并帮助车队预判转型过程中的成本、效益与潜在风险,从而提升用户对电动商用车实际应用的接受度,已成为确保电动商用车高质量发展的关键。在此背景下,能源与交通创新中心于2020年启动BestECV最优电动商用车项目,并开发了BestECV™核算大模型,为商用车车队电动化提供解决方案。 BestECV™核算大模型是一款集成多功能的专业电动化评估工具,专为商用车车队提供全面的电动化转型支持。该模型包含三个核心功能模块:车队电动化核算、车型查询和场景电动化评估。用户通过BestECV™核算大模型,能够精细化核算车队电动化转型过程中的成本与收益,查询可选择的电动车型信息,了解特定应用场景下车队电动化的优先级评价。该模型为车队在购车决策、电动化运营策略制定及资源优化配置等方面提供精准的数据支持,助力车队实现高效、安全的电动化过渡。 1)车队电动化核算模块专为车队管理者打造,提供全流程的电动化转型决策支持。通过精细化的成本核算和收益分析,助力车队管理者实现电动化转型的初步预估与规划,降低决策不确定性,开启高效、绿色的运输新时代。 2)车型查询模块通过整合市面主流电动商用车资源,为用户提供全面、详尽的车型信息查询服务。用户可根据自身需求,快速筛选适配车型,并对多款意向车辆进行横向对比,涵盖关键性能指标、购置成本及续航能力等核心参数。此外,该模块支持与同类型燃油车型的对标分析,智能计算电动车与燃油车在 购置成本、补能成本和碳排放等方面的差异。通过直观的数据对比与图表展示,帮助用户全面了解电动车的经济性与环保性优势,为商用车队或个人用户提供科学、高效的购车决策支持。 3)场景电动化评估模块专注于评估商用车在不同应用场景下的电动化可行性,旨在为决策提供科学、精准的依据。基于14项定性与定量指标,融合DELPHI专家调查法和动态更新的全国商用车数据库,全面整合专家经验与精准数据,深入分析各场景下电动化的优先级和关键因素,为商用车电动化转型提供多维度、前瞻性的决策支持。六大关键场景,覆盖商用车主要应用领域:城市配送、干支线运输、集疏港运输、城市环卫、建筑工程、短倒与固定线路运输。 2.方法学 BestECV最优电动商用车项目分三期进行:1.0项目旨在分析商用车电动化替代过程中,与传统燃油车相较而言的成本效益及环境效益差异,并建立用户友好型ECV在线查询平台BestECVTM,为用户提供全面、详尽的车型信息查询服务;2.0项目主要目标是构建商用车应用场景电动化评估方法学及评价体系,通过多维度的指标识别出更适合优先发展电动商用车的场景;3.0项目致力于搭建涵盖三期项目成果的多功能模型,以车队视角分析商用车电动化替代的经济性与可行性,优化ECV应用场景评估方法学并更新商用车电动化应用场景的评估结果。 2.1车型与场景 BestECV项目通过系统梳理GA802-2019、GB/T 3730.1-2022等标准文件,结合多形式调研及行业专家意见的广泛征集,对商用车的车型与场景进行分类。首先,将商用车一级分类划分为客车与货车两大类,同时根据车辆规格(即尺寸、重量、载客/货量等参数)进行二级分类。 重点聚焦货车场景的电动化研究,基于结构与用途,将货车分为8类车型。根据运输距离的长短和作业环境的差异,划分出7个应用场景。模型中车型与场景划分呈现如图所示。 2.1成本效益分析模块 该模型主要用于对商用车各类别车辆进行成本效益核算,评估电动化经济效益。商用车电动化成本包括车辆购置成本、补能成本、运营成本等,并要考虑使用强度、电池衰减、报废年限、充电时间成本等;电动商用车效益包括中央及地方补贴、注册及使用费用减免、相对更低的补能成本、降低的运营及维修成本等。基于各项成本估算,来比较电动车型与相对应的传统能源车型(对标车型)之间的差异。商用车类别较多,不同使用场景下成本效益也大相径庭,模型基于默认参数及用户在外部输入的参数,计算得出各车型的成本效益情况。 2.2环境效益核算模块 环境效益核算包括碳减排核算和污染物减排核算。基于数据的可获取性和研究目的的不同,碳排放核算边界分两类,分别为燃料周期排放(“油井到车轮”)和终端排放(“油箱到车轮”)。BestECV主要面向车辆的终端使用者, 帮助使用者了解置换新能源商用车后的直接碳减排效益,因此暂不考虑车辆材料周期的碳排放。核算的污染物种类既包括生态环境部机动车排污监控中心发布的《中国移动源管理年报》中提及的四类主要污染物,即一氧化碳(CO)、碳氧化物(HC)、氮氧化物(NOX)和颗粒物(PM)。 3.核算模型呈现 3.1核算逻辑 车队电动化核算工具是一款专为车队管理者设计的决策支持系统,旨在提供全流程的电动化转型评估与规划服务。该工具通过精细化的成本核算与收益分析,帮助用户全面评估电动化转型的经济性与可行性。 其功能模块分为三个主要步骤: 第一步,进行车队定位。用户可根据实际运营需求选择适用的应用场景和车辆组成类型; 第二步,生成车队画像。系统支持输入车队的基本信息,包括电动车购置成本、运营成本、对标车辆信息及补能成本等关键数据; 第三步,工具生成详细的电动化解决方案。根据用户输入参数,可实时得到核算结果,涵盖总拥有成本(TCO)平价时间计算、投资回报分析、补能方案推荐、环境效益核算等核心指标,为车队电动化提供科学、全面的初步评估。 通过数据驱动和精准建模,该工具能够有效降低决策不确定性,助力车队管理者实现电动化转型的初步预估与规划。 核算工具中,目前仅纳入纯电动(充电型)和纯电动(换电型)两类新能源车辆形式,暂未纳入氢燃料电池车型。 (1)TCO平价时间计算 核算工具中,TCO平价时间是指车队电动车型总拥有成本与其对标车型总拥有成本达到持平所需要的时间。由于电动车型购置成本普遍高于同等级别的传统能源车型,在达到TCO平价前,电动车型的总拥有成本高于对标车型,达到平价之后,电动车型的总拥有成本则低于对标车型。在计算成本时,核算工具采用年度计费形式,因此如果电动车型在第N年的总拥有成本高于对标车型, 但在第N+1年的总拥有成本低于对标车型,则认为车队电动车型与对标车型达到TCO平价的时间为第N+1年。 核算工具采用以下公式来计算车辆总拥有成本: TCO =购置成本+补能成本+运营成本+建站/建桩成本-残值 购置成本:对于电车,购置成本主要指车辆成交价格减去补贴,现阶段暂无购置税。对于传统能源车辆,购置成