【摘 要】
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高分辨率的排放因子是进行交通能耗排放测算的重要参数,然而,由于数据采集与质量控制问题,排放因子速度修正曲线常存在异常波动.为提高排放因子速度修正结果的准确性,本文分别从比功率分布和排放率两个角度分析排放因子敏感性和区间容许误差,建立机动车工况数据和PEMS排放数据需求量计算模型.敏感性分析结果表明,个别比功率区间分布误差是造成排放因子速度修正曲线产生异常波动的重要原因;排放率误差会导致排放因子速度修正结果出现整体性误差.数值模拟计算结果表明,在95％的置信水平下,平均速度在20～120 km·h-1内,控
【机 构】
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北京交通大学,综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京100044
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高分辨率的排放因子是进行交通能耗排放测算的重要参数,然而,由于数据采集与质量控制问题,排放因子速度修正曲线常存在异常波动.为提高排放因子速度修正结果的准确性,本文分别从比功率分布和排放率两个角度分析排放因子敏感性和区间容许误差,建立机动车工况数据和PEMS排放数据需求量计算模型.敏感性分析结果表明,个别比功率区间分布误差是造成排放因子速度修正曲线产生异常波动的重要原因;排放率误差会导致排放因子速度修正结果出现整体性误差.数值模拟计算结果表明,在95％的置信水平下,平均速度在20～120 km·h-1内,控制快速路CO2排放因子速度修正误差不超过1％:需采集40 min的排放数据,细化至1 kW·t-1粒度下各比功率区间数据需求量差异显著;各平均速度下需采集710 min工况数据,相同误差下,80～120 km·h-1内工况数据需求量更低;为进一步消除曲线的异常波动,需大量增加平均速度为64～80 km·h-1范围内的工况数据量.本文的研究结果对工况和排放数据的采集工作有实际指导意义,可有效克服曲线异常波动问题,提高排放因子结果可靠性,为节能减排工作提供支持.
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