城市快速路上机动车比功率分布特性与模型

在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

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在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

基于PEMS的长沙市不同道路工况变化研究

为了获取在长沙地区的不同道路工况下机动车燃油的逐秒消耗数据,对具有典型代表性的小型客车和大型客车分别进行了车载排放测试。再根据已获得的逐秒油耗数据,先进行聚类分析,绘出燃油的质量排放率随速度和加速度的变化图,之后利用最小二乘法,进行多项式曲线拟合,来探究它们之间的关系。最后,根据广泛认可的轻型车VSP计算公式,求出对应的比功率值,并分析了不同道路工况下燃油的质量排放率随VSP区间变化的规律。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

基于工况分布的轻型车速度排放修正因子的建立方法

速度排放修正因子(Speed Correction Factors,SCF)是评估速度变化对车辆排放影响的重要参数.然而,传统的SCF建立方法耗时长、成本较高,且获取的SCF分辨率较低.为了得到高分辨率的SCF,基于北京市大量的实测工况数据和排放率数据,提出了北京市轻型车SCF的建立方法.首先,对采集的工况数据进行60 s短行程划分及2 km/h行程速度的聚类;在此基础上,建立不同道路类型和速度区间下的比功率分布(Vehicle Specific Power,VSP);然后,结合排放率和建立的VSP分布,建立不同道路类型、排放标准的各污染物的SCF.经过分析,得出相比传统的SCF建立方法,本文提出的方法更能反映车辆的实际行驶特征、且获得的SCF的速度分辨率更高.     

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利用车载尾气排放检测系统（PEMS）对捷达轻型车在高速公路人工收费（MTC）和电子收费（ETC）两种方式下的大量尾气排放数据进行了收集和比较。分析结果表明ETC能降低所有污染物的排放,但NOx的降幅却远低于HC和CO的降幅。应用车辆比功率（VSP）模型方法进行了深入的排放预测研究,研究发现[-2, 2]是收费站尾气排放预测的重要VSP区间。对[-2, 2]进行VSP区间细分后,排放预测的准确度得到了提高。对车辆速度、VSP、NOx累积排放的全面分析解释了NOx降幅低于其他污染物的原因。最后对利用排队长度的排放预测模型进行了研究,发现该模型不适用于MTC方式下的NOx排放预测。     

城市区域机动车排放定量评价方法

搭建了机动车车载排放测试平台,获取了实际排放数据。对轻型车比功率进行了分区,得到了3种排放污染物的质量排放率。基于OD数据反推,将速度和加速度作为输入参数,采用排放模型和交通仿真模型,计算了城市区域的机动车排放总量与排放比例。计算结果表明:在晚高峰时段,CO、HC、NOx3种排放污染物的小时排放量分别为163.364 7、19.453 9、77.701 8kg;轻型车、中型车和公交车的CO排放比例分别为65.45%、29.57%、4.98%;轻型车、中型车和公交车的HC排放比例分别为57.68%、26.03%、16.29%;轻型车、中型车和公交车的NOx排放比例分别为48.11%、4.63%、47.26%;轻型车和中型车是CO和HC排放控制的重点,而公交车为NOx排放控制的重点。     

分道路类型的不同速度行驶工况开发方法

针对传统行驶工况建立方法存在的问题,提出基于逐秒浮动车数据的分道路类型和速度的行驶工况的建立方法,并提出利用机动车功率分布选择短行程的方法。应用上述方法建立的行驶工况能够反映不同交通状态之下油耗和排放测算的机动车行为特征。     

中国公路线源污染物排放强度的计算方法

在全国范围内选取的三座公路隧道内,通过大量采样和分析过往隧道机动车排气产生的污染物浓度和在实验室底盘测功机上模拟测试中国代表性机动力单车污染物排放特性相结合,研究确定出中国机动车在公路行驶状况下CO,NOx和HC的排放因子。根据实测数据用线性优化的方法求得了分类机动力（轻型车,中型车,重型车和摩托车）污染物排放因子,提出了公路线源机动车CO,NOx和HC排放强度的计算方法及其各参数的取值。用某高速公路两侧实测的NOx浓度,气象条件和交通量对建立的公路线源机动车污染物排放强度公式验证分析,表明有良好的可靠性。     

基于比功率的山区公路弯道小型车油耗模型研究

为了研究山区公路弯道处小型车的油耗特性,以福州市森林公园至鼓岭山区道路弯道上的交通流为研究对象,利用无人机拍摄车辆上下行的视频资料,通过Tracker采集小型车的行驶特性数据,使用Matlab拟合出平均行程速度、断面位置和机动车比功率(VSP)的三维关系模型;根据关系模型和小型车的瞬时平均油耗率建立弯道油耗模型,并计算不同平均行程速度值下小型车在过弯过程的油耗。结果表明:平均行程速度与油耗满足三次多项式关系,弯道油耗模型可在一定程度上对该弯道小型车的过弯油耗进行预测,对实施节能减排策略具有一定的参考作用。     

交通路网中重型柴油车油耗和排放多层次分析

利用车载尾气检测系统（PEMS）进行北京市交通路网中重型柴油车实时油耗、排放和行驶数据收集,并从微观、中观和宏观三个层次对动态交通网络中的油耗和排放规律及其影响因素进行深入分析. 行驶特征分析表明：重型柴油车在低、中速状态下行驶时间最长;在中速状态下行驶里程最长;同时匀速工况下的行驶时间和里程所占比例最高. 油耗和排放分析表明：重型柴油车（国III）平均油耗水平为18.6L／100km,NOx和PM污染水平分别为4.63g／km和0.087g／km. 其中在微观层次,高速和高加速是引起车辆瞬时高油耗和排放的主要原因;在中观层次,怠速和低速行驶是造成单位距离高油耗和排放的主要原因;在宏观层次,行驶里程是总油耗和排放评估的一个重要影响参数.     

路段公交专用道对车辆燃油消耗与污染物排放的影响分析

本文利用微观仿真软件（VISSIM）对研究对象进行微观交通流模拟,并将得到的车辆运行状况数据用数据库方式输出,转换后作为综合模式排放模型（CMEM）计算油耗和排放所需要的输入文件。用该方法以南京市太平北路为研究对象,模拟将该路段的最外侧混行车道改造为公交专用道后对交通流及油耗和排放的影响。模拟结果表明：该设置明显改善了公交车的交通流运行情况,并能够有效减少公交车的燃油消耗及尾气排放;但是对整体路段的总体机动车而言,该设置使得路段平均燃油消耗率及HC、CO和NOx的平均排放因子少量增加。     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

基于比功率的自动驾驶交通流油耗分析

鉴于油耗与节约能源和车辆尾气排放直接相关，探究自动驾驶车辆对油耗的影响. 以手动驾驶车队与自动驾驶车队为数值仿真对象，在交通震荡环境下设计数值仿真实验. 对车队的车辆数量，车队初始速度，以及自动驾驶车辆的车间通信延时做参数敏感性分析. 基于机动车比功率的油耗评价模型，对仿真结果进行统计；相比于手动驾驶车队，计算自动驾驶车队平均油耗率的降低. 从交通流稳定性角度考察油耗降低与稳定性状态转变之间的内在关联性. 研究结果表明，自动驾驶车辆对油耗的降低幅度与车队初始速度有关，与交通流稳定性之间存在定性的影响关系，交通流的平稳性有利于显著改善车辆油耗降低的幅度. 研究结果可为大规模自动驾驶背景下的油耗控制策略提供理论参考.