基于大规模滑行测试数据的小型载货汽车行驶阻力预测模型开发

《Energy》：Development of a driving resistance prediction model for light-duty vehicles using large-scale coast-down test data

　　摘要：基于车速与车辆特定功率的实际二氧化碳排放估算方法相比仅基于速度的模型具有更高的精度。然而，车辆特定功率的计算需要车辆特定的道路负荷系数，而这些系数难以测量，因此相关研究通常采用近似值或典型值。本研究提出了基于实际规格的实用模型，用于估算轻型车辆的道路负荷系数，并评估了其在基于车速与车辆特定功率的实际二氧化碳排放估算中的应用效果。研究使用了122辆汽油车和柴油车的滑行数据，另外12辆柴油车用于外部验证。研究以整备质量、整体长度、宽度、高度、轮胎宽度和轮胎半径作为候选预测因子，运用逐步回归分析法。最终模型中，某个系数选用了整备质量、整体高度和整体长度作为预测因子，另一个系数仅选用了整体高度；还有一个系数则由整体高度和轮胎半径共同决定。外部验证使用的是12辆车的实际驾驶排放数据，其中包括7辆SUV和5辆非SUV车型。利用所预测的系数计算得出的VSP分布与利用实测系数计算的结果十分接近，且基于预测系数得出的行驶过程二氧化碳排放估算值也与基于实测系数的结果相当。与仅基于速度的方法相比，基于车速与车辆特定功率的方法大幅降低了误差：SUV车型的平均绝对误差从18.9%降至10.1%（均方根误差从44.1克/公里降至24.3克/公里），非SUV车型的平均绝对误差从18.3%降至9.0%（均方根误差从43.2克/公里降至19.1克/公里）。总体而言，这些结果表明，无需进行滑行测试，仅通过车辆的基本规格即可近似得出道路负荷系数，从而为基于车辆特定功率的实际二氧化碳排放评估提供可行依据。

引言：随着全球对碳减排需求的不断上升，交通运输领域依然是气候变化缓解工作的重点。公路运输是全球温室气体排放的主要来源，2021年其排放量约占全球总量的12.2%[1]。在这一领域中，由于轻型车辆的数量庞大，它们成为减排工作的重点对象[2]。随着人们对气候危机的担忧加剧，政策制定者正在采取多种措施来改善公路运输状况，比如推广先进的发动机技术、利用可再生能源、发展电动汽车以及扩大公共交通规模[3][4]。为了设计和评估这些政策，有必要量化过去实际道路行驶中的排放变化，并估算在不同政策方案下还能实现多大的减排幅度。通常，公路运输排放量是通过按车辆类型、燃料类型、尺寸级别以及车型年份对车辆进行分类来估算的。随后，将每类车辆对应的排放因子——即单位距离或单位时间内的排放量——与相关活动数据结合，如车辆行驶公里数、运行时间、交通流量以及驾驶模式等，从而计算出总排放量[5][6]。这些排放因子旨在反映车辆在不同工况下的运行情况，比如加速、减速、怠速、匀速行驶以及滑行等[7]。近年来，有研究不再仅仅依赖平均速度，而是开始基于车辆特定功率这一指标来制定排放因子——该指标是将牵引力需求按照车辆质量进行标准化后的数值，以此更准确地反映车辆的瞬时行驶状态。Mera等人[8]通过将车辆特定功率与基于实际驾驶排放数据和车载诊断系统数据构建的发动机负荷曲线相结合，进一步优化了基于车辆特定功率的排放因子建模方法，这一方法大大降低了二氧化碳排放因子的误差，尤其是在城市道路以及全行程实际驾驶测试环节中效果更为显著。Park等人[9]通过对17辆汽油车和柴油车进行实际测试，得出了各类车辆的排放率（二氧化碳、氮氧化物、一氧化碳），并通过针对不同区域特点的重新分类方案，改进了机动车辆排放模拟器中的基于车速与车辆特定功率的运行模式框架。在实际行驶条件下，这种重新分类方法的表现优于原有的MOVES分类方式，尤其在二氧化碳和氮氧化物的排放预测精度方面有所提升。仅基于速度的排放估算模型无法充分反映由车辆瞬时行驶动态（频繁的加速和制动）、道路坡度以及车辆负载变化所带来的实际行驶差异，同时还可能低估怠速时的排放量，因为在车辆停止行驶或低速行驶时，怠速排放依然会持续存在[10][11]。实际驾驶测试的引入为解决这些问题发挥了重要作用。过去，轻型车辆排放认证主要依靠底盘测功机测试，这种方式只能有限地模拟道路负荷条件。而随着道路实际测试方法的引入，人们能够收集到大量反映真实交通状况和道路条件的数据集[12][13][14]。因此，如今各种类型车辆的实际数据都较为容易获取，这为摆脱传统的基于速度的排放因子体系，转向基于车速与车辆特定功率的排放估算模型创造了有利条件。车辆特定功率是指推动车辆行驶所需的牵引力按照车辆重量进行标准化后的数值，也就是单位质量对应的功率需求。它可以是车速、加速度、道路坡度、车辆质量以及道路负荷系数等多种因素的函数[15]。道路负荷主要由空气阻力、滚动阻力和传动系统损耗三部分构成。由于车辆在道路行驶过程中消耗的大量能量都用于克服这些阻力，因此道路负荷与能源消耗量密切相关，进而也会影响温室气体排放量。Pavlovic等人[16]指出，仅在道路负荷计算方法上进行调整，就会使得新欧洲驾驶循环标准下的车辆二氧化碳排放量比世界统一轻型车辆测试程序标准下的排放量高出约10%，这一现象充分体现了道路负荷对二氧化碳排放量和燃油消耗量的重大影响。Tsiakmakis等人[17]采用一种基于模拟的方法（该方法建立在针对乘用车和商用车的WLTP/CO2模型模拟方法基础上），利用有限的测试数据来计算实际行驶条件下的二氧化碳排放量，在此过程中，代表滚动阻力和空气阻力的车辆阻力参数被作为计算车辆能耗和二氧化碳排放量的关键输入值。因此，车辆特定功率可以直接反映车辆在特定行驶条件下的能耗水平，与二氧化碳排放量有着密切的关系。由于道路负荷系数往往难以获取，或者其测量成本较高，其他一些研究便采用了简化的车辆特定功率计算公式。例如，Sun等人[18]通过用“典型”的阻力常数替代车辆特定的道路负荷项来计算车辆特定功率。Rodríguez等人[19]也采用了类似的简化公式，使用默认的滚动阻力和空气阻力值，而非车辆特定的道路负荷系数，这样即便没有详细的道路负荷信息，也能对整个车队的排放量进行估算。虽然这种方法较为简便，但无法完全体现不同车辆之间在道路负荷方面的差异，尤其是与空气阻力和滚动阻力相关的差异。相比之下，通过滑行测试获得的道路负荷系数能够更准确地反映车辆速度与行驶阻力之间的关系。不过对于轻型车辆而言，这类系数通常只能通过滑行测试获得，而要进行这样的测试，就需要一段足够长且条件控制良好的测试路段，以便能够记录下车辆从高速向低速滑行的过程。此外，测试结果还会受到环境条件和路面状况的极大影响，因此在实际操作中开展此类测试颇具难度[20][21]。正因如此，尽管道路负荷系数被广泛用于利用实际驾驶数据来预测车辆的燃油消耗量和温室气体排放量，但在用于编制国家排放清单的活动数据中，很少能获取针对单个车辆的道路负荷系数。即便在美国环保局的MOVES模型中，在估算车辆排放量时，也往往采用代表整个车型的典型系数，而非针对单个车辆的道路负荷系数[22]。为了解决这些存在的问题，本研究利用122辆轻型车辆的大规模滑行测试数据集，建立了针对不同车辆的道路负荷系数预测公式。本研究的特点在于，它能够直接根据容易获取的车辆基本规格，如整备质量、整体长度、宽度、高度、轮胎宽度和轮胎半径等，来估算道路负荷系数，然后再将这些预测系数应用到基于车速与车辆特定功率的实际二氧化碳排放估算中。该数据集被划分为模型开发组和使用独立的验证组，以此来评估所提出公式的预测性能和重复性。此外，研究还利用基于便携式排放测量系统的实际二氧化碳排放数据进一步评估了这些公式的适用性，从而为在无法获取实测滑行系数时进行针对单个车辆的车辆特定功率估算提供了实用的解决方案。

研究样本：本研究分析了那些拥有滑行（道路负荷）测试数据的车辆。该数据集包含122辆轻型车辆，其中21辆为汽油车，101辆为柴油车，这些车辆的车型年份在2016年至2022年之间，其中包括78辆SUV和44辆非SUV轿车（包括普通轿车、掀背车、跨界车等）。这些车辆的整备质量在1,325公斤到2,840公斤之间，范围较广，其中1,600公斤到2,400公斤这一区间的车辆数量相对较多。图1展示了这些车辆整备质量的分布直方图，从分布情况可以看出……

相关性分析：在开展逐步回归分析之前，首先进行了相关性分析，旨在研究各候选车辆规格参数（整备质量、整体长度、宽度、高度、轮胎宽度和轮胎半径）与道路负荷系数之间的关联关系。图4展示了每组车辆参数与道路负荷系数之间的散点图以及相应的线性趋势线，通过这些图表可以直观地观察各变量的分布情况以及整体的相关性特征。图5则总结了……

结论：本研究利用110辆轻型车辆的滑行数据，建立了一个回归模型，用于根据车辆的基本规格参数来预测道路负荷系数。之后，通过利用实际驾驶数据来评估二氧化碳排放量的估算效果，对所预测的系数进行了验证。第一步，逐步回归分析得出了结构较为简洁的模型，同时也能清晰地看出各个预测因子的选择情况。在三个模型中，整体高度这一参数都被保留下来，这说明它在各项基本规格参数中具有稳定的解释作用。某个系数则最能通过整备质量来解释……

作者贡献声明：Sungwook Park：负责文章的撰写、审阅与编辑工作，以及项目的监督和管理。Hongjin Lee：负责研究方法的设计、数据收集以及数据整理工作。Jisu Park：负责文章初稿的撰写、数据可视化处理，以及研究方法、数据收集和概念构思相关工作。

利益冲突声明：? 作者声明自己不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益关系或个人关系。

致谢：本研究得到了韩国基础设施技术发展院提供的资助，该资助由韩国国土交通部拨款支持（资助编号为RS-2023-00243220）。

Jisu Park | Hongjin Lee | Sungwook Park
韩国首尔特别市城东区往十里路222号，汉阳大学机械工程系，邮编04763