Traffic-Induced Energy Variability of Long-Haul Truck Powertrains Using Vehicle–Traffic Co-Simulation
本文提出了一种两阶段车辆-交通协同仿真方法，该方法量化了美国某 255 英里走廊上时空变化的交通状况如何显著增加长途电动卡车的能量强度并降低货运效率，同时又提升了再生能量回收。
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每一次长途卡车之旅都是一场与道路的博弈，但同时也是一场与周围交通的持续对话。当一辆重型卡车以恒定速度在开阔的高速公路上巡航时，其能量消耗是可预测的。然而，一旦它遇到较慢的车辆、汇入的车流或突然的减速，这种可预测性便消失了。驾驶员必须刹车，然后再次加速，而每一次这种转变都要求发动机爆发出一股动力。对于电力驱动的卡车而言，这些爆发会消耗电池电量，而刹车时刻则提供了回收部分能量的机会。由于现实世界的交通是混乱且随小时变化的，要准确了解这些走走停停的时刻对现代电动卡车造成的成本是非常困难的。为了解决这个问题，研究人员需要一种方法，让卡车在虚拟的真实高速公路版本中行驶——这个版本完整地包含了其他车辆不可预测的流动——从而观察交通本身是如何改变能源账单的。
来自橡树岭国家实验室和田纳西大学的研究小组致力于通过模拟美国 I-81 州际公路的一段漫长路段来回答这个问题，这条路线穿过弗吉尼亚州、西弗吉尼亚州、马里兰州和宾夕法尼亚州。他们不仅仅是在孤立地观察一辆卡车；他们想观察当卡车被成千上万辆其他车辆包围时（从早高峰到深夜）的表现如何。该团队利用公开的交通数据构建了一个 255 英里路段的数字孪生体，用以重现不同时间、不同周几以及不同季节路面上的车辆数量。他们的目标是确定，在卡车从 A 点移动到 B 点的过程中，一天中的时间对能量需求的影响是否比季节或周几的影响更大。
为了应对模拟 255 英里高速公路及其逼真交通流的巨大复杂性，研究人员采用了两步走的方法。首先，他们使用标准的交通模型运行了一组广泛的模拟，以观察卡车在交通流中的移动情况。他们测试了八种不同的场景，结合了夏季与冬季、工作日与周末以及早晨与傍晚。在这些初步运行中，他们以秒为单位追踪卡车的速度。结果非常明确：一天中的时间是单一最重要的因素。傍晚场景（特别是下午 1 点到晚上 9 点之间）产生的驾驶模式比早晨更加不稳定。在傍晚期间，卡车在减速和加速方面花费了更多时间，导致行程时间更长且速度更具波动性。相比之下，早晨的运行显示卡车以一种稳定、自由流动的状态行驶，就像在空旷的道路上行驶的汽车一样。季节以及是否为工作日对影响较小，仅作为由时间设定的主要模式下的微调。
在确定了傍晚交通是最具挑战性的之后，研究人员进入了第二阶段，即应用一个更加详细且计算成本更高的模型。他们选取了最具挑战性的傍晚场景和最高效的早晨场景，并再次运行，这一次将交通模拟与一辆八级电池动力卡车的高保真物理模型相结合。这使他们不仅能看到卡车移动的速度，还能精确看到电池移动卡车消耗了多少能量、刹车时回收了多少能量，以及卡车运输货物的效率如何。他们将这些结果与一个基准模拟进行了对比，在基准模拟中，卡车在没有任何其他车辆的道路上行驶同一路线。
研究结果表明，交通对于电动卡车来说是一个显著的惩罚项。当卡车在模拟的傍型交通中行驶时，其每英里能耗比空载道路基准增加了 23% 到 53%。这意味着卡车仅仅因为需要对其他车辆做出反应，就需要显著更多的电力来覆盖同样的距离。因此，货运效率下降了 22% 到 37%，这意味着卡车每单位能量运输的货物减少了。然而，交通也为电池带来了一丝曙光。因为卡车在拥挤的傍晚交通中必须更频繁地刹车和滑行，它能够通过再生制动回收能量。回收的能量量比空载道路增加了 104% 到 165%。尽管这种能量回收的增幅巨大，但仍不足以抵消维持卡车在走走停停的条件下行驶所需的额外能量。
研究结论指出，虽然电动卡车在被迫减速时可以回收惊人的能量，但应对现实世界交通的总体成本仍然很高。研究人员发现，一天中的时间是能量变化的主要驱动因素，通勤时段的能量消耗远高于早晨。这表明，对于长途货运规划而言，仅仅了解距离是不够的；运营商必须考虑到他们将面临的具体交通状况。这项工作证明，要真正理解未来电动货运的能量需求，模型必须包含其他车辆在路上的这种混乱现实，而不是仅仅假设卡车是在真空环境下行驶。研究人员指出，他们的结果是基于模拟的，需要进一步的工作来用现实世界的数据验证这些数值，但该研究为交通如何塑造重型货运的能源未来提供了一个清晰且基于数据的图景。
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