全球與交通運輸相關的排放量正在增加。目前，輕型車輛，即乘用車，如轎車、SUV或小型貨車，占美國溫室氣體凈排放量的20%左右。但研究表明，將傳統的耗油汽車換成電力驅動的汽車，可以在減少這些排放方面取得顯著成效。

最近發表在《環境科學與技術》（EnvironmentalScienceandTechnology）上的一項研究進一步探討了如何減少與電動汽車（EV）充電相關的排放。考慮到區域充電模式和環境溫度對汽車燃油經濟性的影響，麻省理工學院能源倡議（MITEI）的研究人員發現，一天中電動汽車充電的時間對車輛的排放有顯著影響。

“如果你在特定時間方便充電，你真的可以促進可再生能源和電動汽車的增長所帶來的減排，”該研究的主要作者、MITEI的研究助理伊恩?米勒說。“那我們怎么做呢？分時電價正在蔓延，并會顯著改變電動汽車司機充電的時間。如果我們將這些長時間的充電影響告知決策者，那么當我們的電網是可再生能源密集型的時候，他們就可以設計電價來降低收費。在太陽活動頻繁的地區，那是正午。在風大的地區，像中西部，這是一夜之間的事。”

根據他們的研究，在陽光充沛的加利福尼亞州，電動汽車夜間充電比中午充電（更多的太陽能為電網供電）多排放70%。同時，在紐約，核能和水力發電在夜間用電中所占比例更大，因此最佳充電時間恰恰相反。在這個地區，與白天充電相比，夜間充電實際上可減少20%的排放量。

“充電基礎設施是另一個重要的決定因素，當涉及到方便充電在特定的時間-特別是在白天，”埃姆雷根塞爾補充說，他是MITEI的合作者和研究科學家。“如果你需要在中午給你的電動汽車充電，那么你需要在你的工作場所有足夠的充電站。如今，大多數人在車庫里為自己的車輛充電一整夜，在白天最好充電的地方，這將產生更高的排放量。”

在這項研究中，Miller、Gen?er和MITEI的博士后MaryamArbabzadeh通過計算兩種常見的電動汽車排放建模方法中的誤差百分比得出這些觀察結果，這兩種方法忽略了網格中的每小時變化和燃油經濟性中的溫度驅動變化。他們的研究結果發現，在30%的案例中，這些標準方法的綜合誤差超過10%，而在美國一半電動汽車所在的加利福尼亞州，綜合誤差達到50%。

Arbabzadeh說：“如果你不建立充電時間模型，而是假設用年平均功率充電，你可能會錯誤估計電動汽車的排放量。”。“可以肯定的是，在電網上獲得更多的太陽能和更多的使用這種電網的電動車是件好事。無論你在美國給你的電動汽車充電，它的排放量都會低于類似的汽油動力汽車；但如果電動汽車充電主要發生在太陽下山的時候，你在減排方面就不會像你用年平均值時想象的那么多好處。”

為了減少這一誤差，研究人員利用2018年和2019年的每小時電網數據以及每小時充電、駕駛和溫度數據，估算了美國60個案例中電動汽車的排放量。然后，他們引入并驗證了一種新的方法（誤差小于1%）來精確估計電動汽車的排放量。他們稱之為“平均日”法。

米勒說：“我們發現，你可以忽略電網排放和燃油經濟性的季節性，仍然可以準確估計電動汽車每年的排放量和充電時間的影響。”。“這真是個驚喜。去年，堪薩斯州的電網日排放量在季節間增加了80%，而電動汽車的電力需求則因溫度變化而上升了約50%。此前的研究推測，忽視這種季節性波動會損害電動汽車排放量估算的準確性，但從未實際量化誤差。我們在不同的網格組合和氣候條件下進行了測試，發現誤差可以忽略不計。”

這一發現對未來電動汽車排放情景的建模有著有益的啟示。“你可以在不增加計算復雜性的情況下獲得精確性，”Arbabzadeh說。“使用平均日法，您可以準確估計未來一年的電動汽車排放量和充電影響，而無需模擬全年每小時的8760個電網排放量值。所有你需要的是一個平均日概況，這意味著只有24小時值，為電網排放量和其他關鍵變量。你不需要從這些平均日資料中了解季節變化。”

研究人員通過對2018年至2032年美國東南部地區的案例研究來證明平均日法的實用性，以檢驗該地區可再生能源增長對未來電動汽車排放的影響。假設美國能源信息署（EnergyInformationAdministration）保守的電網預測，結果顯示，如果在夜間充電，電動汽車的排放量只會下降16%，但如果在中午充電，則會下降50%以上。2032年，與類似的混合動力汽車相比，電動汽車每英里的排放量在夜間充電時降低30%，在中午充電時，每英里排放量降低65%。

本研究中使用的模型是一個更大的建模程序中的一個模塊，稱為可持續能源系統分析建模環境（SESAME）。這個由MITEI開發的工具采用系統級方法來評估當今全球能源系統的碳足跡。

Gen?er說：“芝麻背后的想法是為脫碳做出更好的決定，并從系統的角度理解能量轉換。”。“SESAME的一個關鍵要素是如何將不同的部門聯系在一起—‘部門耦合’——在這項研究中，我們看到了交通和電力部門的一個非常有趣的例子。現在，正如我們一直聲稱的那樣，不可能獨立地處理這兩個部門的系統，這清楚地說明了為什么MITEI的新建模方法非常重要，以及我們如何解決這些迫在眉睫的問題。”

在正在進行的和未來的研究中，該團隊正在將充電分析從單個車輛擴展到整個乘用車車隊，以制定車隊級的脫碳策略。他們的工作試圖回答一些問題，比如加州在2035年禁止銷售汽油車將如何影響交通排放。他們也在探索車隊電氣化可能意味著什么——不僅是溫室氣體，還包括對鈷等自然資源的需求——以及電動汽車電池是否能夠提供大量的電網儲能。

Gen?er說：“為了緩解氣候變化，我們需要對交通和電力部門進行脫碳。“我們可以實現交通運輸的電氣化，這將顯著減少排放，但本文所展示的是如何更有效地實現這一目標。”

這項研究由埃克森美孚研究與工程部通過麻省理工學院能源倡議低碳能源中心贊助。