基于生命周期的高速鐵路節能效果評估的分析論文
新建高速鐵路投產運營后,本應由平行的既有客運方式承擔的一部分客流轉移至高速鐵路承擔,并且由于交通供給改善,高速鐵路本身會誘增客流。從整個城際客運系統的能源消耗看,變化值是高速鐵路客流(包括轉移和誘增兩部分)造成的能源消耗與本應由既有客運方式承擔的客流造成的能源消耗的差值,這個變化值定義為高速鐵路的凈能源消耗。引入概率理論,在考慮電力生命周期能源消耗的基礎上,利用蒙特卡洛方法計算了高速鐵路運營階段每年的凈能源消耗及概率:若凈能源消耗為負,說明高速鐵路是節能的;若為正,則說明新建高速鐵路并未達到節能效果。
影響生命周期視角下高速鐵路節能效果的主要因素包括以下幾個:高速鐵路的客流和座位利用率、燃料及電力生命周期的能源消耗系數、高速鐵路客流來自轉移和誘增的比例以及與高速鐵路平行的既有客運方式的能源消耗強度。對于以上因素對評估結果的影響通過以下方式量化。
(1)皮爾生長曲線:由于高速鐵路運營后承擔的客流是逐漸增長的過程,隨著運營年數推進,每年高速鐵路全線的平均客流密度按照皮爾生長曲線增長。
(2)三角形分布:對于高速鐵路的座位利用率、傳統燃料及電力生命周期的能源消耗系數以及與高速鐵路平行的既有客運方式的能源消耗強度等參數來說,雖然未來技術發展存在不確定性,但這些參數的取值一般容易確定上、下限,并且根據發展趨勢,可以預測最可能的取值。這些參數的數學特征符合三角形分布的特征,因此,采用三角形分布來描述這些參數的概率特性。
(3)均勻分布:對于高速鐵路客流來自轉移的比例這些參數來說,雖然根據對己開通高速鐵路客流的數據調查和分析,基本可以確定取值范圍,但與三角形分布不同的是,這些參數難以在取值范圍內確定最可能取值,因此,認為這些參數在取值范圍內取各值的概率是相同的,符合均勻分布的`特征,用均勻分布來描述這些參數的數學特征。誘增客流的比例即100%與來自既有客運方式的轉移客流比例之和的差值。
本文設計算例中,與高速鐵路平行的既有客運方式包括普速鐵路、民航、長途巴士和私家車4種,高速鐵路運營里程1000 km,與其平行的普速鐵路列車采用電力牽引,民航采用傳統航空煤油運輸,長途巴士使用傳統柴油驅動,私家車采用傳統汽油驅動。評估結果表明:基于生命周期的高速鐵路節能效果依然明顯。運營第1年,高速鐵路能夠節約的能源的數學期望可達6916 TJ,而高速鐵路不具備節能效果的概率不足5 070。隨著客流增長,高速鐵路能夠節約的能源的數學期望逐漸提高,節能量跨度也在增加,運營第13年,客流密度達到穩定值的90070,客流基本成熟,高速鐵路能夠節約的能源的數學期望可達25606TJ.
最后,對影響高速鐵路節能效果的參數進行了敏感性分析,包括以下三個參數:電力生命周期能源消耗系數、高速鐵路的座位利用率以及高速鐵路客流來自轉移和誘增的比例。敏感性分析結果表明:
電力生命周期能源消耗系數的降低能夠明顯提高高速鐵路的節能效果,這個參數的基準三角形分布為(1.84, 2.41, 3.25) MT/MT,敏感性分析區間為下降50%和上升10%,在運營第13年的時間斷面上,高速鐵路能夠節約的能源的數學期望關于這個參數的彈性系數為-3.47。
提高高速鐵路的座位利用率也能夠明顯提高其節能效果,這個參數的基準三角形分布為(70% 80%, 90%),敏感性分析區間為下降30%和上升10%。在座位利用率下降20%至上升10%的范圍內,高速鐵路的節能效果依然較為顯著,在運營第13年能夠節約的能源的數學期望關于座位利用率的彈性系數為11.52。不過,當座位利用率下降30%后,高速鐵路的節能效果具有相當的不確定性,其具備節能效果的概率不足42% 。當高速鐵路客流有較大比例來自民航轉移時,其節能效果最為顯著;當高速鐵路的客流有較大比例來自普速鐵路或長途巴士轉移時,其不具備節能效果的概率上升至16-20;而高速鐵路在高誘增客流的情景下,其節能效果的不確定性最大,不具備節能效果的概率達到了39% 。
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