基于场景应用的商用车电动化评估
注：本文主要内容来自于‘能源与交通创新中心’所发布的‘商用车应用场景电动化评估报告’。一、背景报告中对我国商用货车（不包含客车）在物流运输、环卫市政及工程建设等应用领域的电动化进程进行了评估，并根据车 ...
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| 注：本文主要内容来自于‘能源与交通创新中心’所发布的‘商用车应用场景电动化评估报告’。 一、背景 报告中对我国商用货车（不包含客车）在物流运输、环卫市政及工程建设等应用领域的电动化进程进行了评估，并根据车辆运输距离的长短和作业环境的差异，对货车的使用场景进行了详细划分，具体如表下表所示。其中，场景1至场景15的货车应用覆盖了市面上约87%的车型。 表1 基于应用场景划分的货车类型  二、评估方法及指标 通过列举和分析影响商用车电动化的诸多因素，并从中提取出若干指标来量化不同场景电动化转型的可行性和潜力，最终经过Delphi（德尔菲）法的两轮专家咨询，以确定应用场景电动化评价的指标体系。再针对每个场景的定性指标和定量指标得分，通过其在综合指标得分中的占比分以40%和60%为基数，得到不同场景下的权重占比，以此指导不同场景下各指标评分的进行。各指标及权重占比如下表所示： 表2 商用车应用场景电动化评价指标及权重汇总  三、评价结果 15个场景的定性指标得分范围在2.4~4.2之间，定量指标得分范围在1.7~4.5之间，具体分布如下：  图1 不同场景定性指标和定量指标得分分布 从上图可知，定量指标得分较高的场景，其定性指标得分一般也较高，也就是说，技术成熟度越高的场景，其电动化体系的综合竞争力也越强。 3.1.定性指标得分情况 15个场景的定性指标得分情况如下图所示：  图2 不同场景定性指标得分情况 其中，得分最高的为场景1（城市物流-城配/搬家），该场景属于公共领域的货运场景，在国家的电动化发展优先级中的排序也相当靠前，而且所用车型以轻型货车为主，电动化难度较其他场景低，相关配套政策和市场环境较为完备，因而在电动化转型方面得到了更高的认可度。 场景14（专用-港内/矿山短倒）、场景11（环卫-路面洗扫）和场景9（环卫-垃圾收运-社区到收运站）的得分仅次于场景1。场景14 主要为封闭作业环境，且具备建设换电站的条件，采用换电车辆既可以满足环保要求，也不会对作业强度和连续性产生较大影响，从定性的角度来看十分适宜推广电动汽车。场景11和场景9都对应环卫作业场景，受公共领域电动化政策的影响较大，从政策角度看，应加快电动化的推进进程。 定性指标得分最低的是场景6（干线物流），该场景对连续作业、补电时间等要求较高，目前尚没有针对性的政策干预和要求，因此进行电动化转型的优先级相对靠后。 3.2.定量指标得分情况 15个场景的定量指标得分情况如下图所示：  图3 不同场景定量指标得分情况 定量指标得分最高的场景是14（专用-港内/矿山短倒），接着依次是场景12（工程专用-城建渣土）和场景9（环卫-垃圾收运-社区到收运站）。这其中，场景14 和场景9 的定性指标得分也相对较高，表明在现有环境下，这两个场景的车辆电动化条件已经较为成熟，电动化转型的优先级较高。 3.3.综合得分情况 结合所有场景的定性指标和定量指标得分，得出综合得分情况，其结果如下：  图4 不同场景综合指标得分情况 综合得分前三的场景是：场景14（专用-港内/矿山短倒）、场景12（工程专用-城建渣土）和场景9（环卫-垃圾收运-社区到收运站）。 其中，场景14主要对应封闭场站作业，指向性政策要求高，或是有专项资金扶持的试点示范应用，从而推动了该领域内电动商用车的发展和应用，尤其是以换电车型的发展最受关注。 场景12 的主要作业环境在城市内，需满足一定环保要求，进而也推动了电动车型在该场景内的关注和应用。 场景9 则属于城市公共领域范畴，受激励性政策驱动的影响较大。这些场景是现阶段最适合优先发展电动化的场景，目前在电动商用车的推广方面已经取得了一定的成效，但仍然需要通过多种措施继续扩大电动化应用规模。 综合得分处在平均值附近的是：场景11（环卫-路面洗扫）、场景10（环卫-垃圾收运-收运站到垃圾站）、场景13（工程专用-混凝土搅拌）和场景2（城市物流-冷链）。这些场景可以认为是近期政策发力的重点，它们主要具备两个特点，一方面这些场景的运输和作业环境对车辆的要求较高，如需要采用中重型货车或需要一些特殊装备，该因素导致电动商用车的推广不如综合排名更高的那些场景。另一方面，这些场景又具有较强的作业特色，如短倒运输、环卫作业等，使其对激励政策、环保要求等措施较为敏感。 综合得分排在靠后的是：场景4（城际物流-仓储运输）、场景6（干线物流）和场景8（物流-集疏港干支线）。这几个场景的特点是都需要中重型车作为运输工具，而目前电动中重型货车在载货能力、补电便利性、TCO平价等方面与燃油汽车相比均不具备优势，因而市场发展较为缓慢。 四、总结 在15个场景中，场景1（城市物流-城配/搬家）在当下具有最高的车型销量，且其定性指标得分也最高，但由于该场景所需的车型偏小，相对于其他场景用车而言，具有单次运行距离较短、油耗相对较低等特性，这导致该场景用车在置换成电动车型后产生的单车减排潜力也相对较小。同时，该场景下燃油车型款数超过26000款，而此应用环境下的电动车型款数仅超千款，二者的比值较低，从而使得该场景的可选车型指数得分偏低。在定量指标有所下降的同时，让综合指标得分也得到了下降，由此拉低了其在商用车领域的电动化优先级。  图5 场景1定性指标和定量指标得分分布 另外，在港口及矿山等封闭场景内作业的短倒运输场景（场景14）、运输城建渣土等建筑垃圾的工程专用场景（场景12）以及短距离作业的市政环卫场景（场景9）在各场景中的电动化评价排名最为靠前，表明此场景应用的车辆具备了较高的电动化转型条件。 市政环卫的路面清扫场景（场景11）、中长距离的垃圾收运场景（场景10）、工程专用中的混凝土搅拌（场景13）以及城市物流中的冷链运输（场景2）等场景的得分处在中间梯队，可以认为是近期商用车电动化发展的重点方向，也是政策的一个设计方向和发力点。 排序较为靠后的场景主要是以使用重型车或牵引车辆为主，同时缺少较为明确的政策激励的场景。从单项指标的得分来看，这几个场景下电动车型的TCO与燃油车型持平的时间约在5 年左右，目前几乎尚不具备成本优势。同时，可选车型指数、连续作业指数等指标的得分在所有场景中垫底，表明这些场景下近期发展电动汽车的阻力仍然较大。 |
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