ICM论文-What will Electric Vehicle Bring to the World

2019 40.476
2020 40.410
EVs 消耗石油的情况：
Table 14: Scenario Two's Consumption (Unit: billion barrels)
Year
Consu mptio n
2011 35.288
2012 35.688
2013 35.888
2014 35.807
经济，社会，商业，人类的影响转换成 price denote
符号说明：
ξ1， ξ2 ξ , 3，ξ4 ξ , 5 ：分别表示环境，社会，商业，人类的 price
denote；
Psumt ：表示每年供电动车消耗的电量；
α1,α2,α3,α4,α5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ表示火电厂，氢能厂，核能厂，风能厂发电的比
率；
多目标规划模型
CO 4.400
PM10 0.083
2.1.2 对环境影响： 根据图表可以分析得到：一辆电车比传统的车要
少排放很多气体。
那么总共能减少多少气体？怎么估计呢？？？
灰色理论：比较适用于有线性关系的预测，尤其 是适合指数增长趋势的预测； BP需要较大量的数据，并且易陷入局部最优解;
基于灰色GM(1,1)模型的BP神经网络预测;
PM10 :67.8million；
结论
空气污染会引起：
对健康的影响
呼吸道系统疾病 心血管疾病 引起犯罪
同时，SO 2 会对人体造成很大伤害
最重要的一点：减少了医疗费用的花销：
结论
2.1.4 对社会的影响：
benefits
（1）增加了就业率； （2）改善环境； （3）降低了健康医疗费用
costs
改进措施
（1）在离峰时期使用二手电池，从而增 加电池的性能；
（2）Li 离子电池是有害的，开发新的科
学技术，促进无害电池的发展，e.g：Si O
电池的发展 （3）人文因素：提高电池的性能
（4）政府和商人采取措施
主要因素的分析 对DEA模型的求解进行灵敏度分析得到如下结果：
Table 10: Results of Sensitivity Analysis
2.1.4 对社会的影响：
目标函数：
min
多项投入 多项产出
n
j X j s X j0
j 1
约束条件：S.T
n
jYj s Yj0
j 1
0, s 0, s 0
结果
用LINGO软件求得： 电动车的效率比率是 1，而传统电动车的效率比率 是 0.7。
这充分说明了短期内电动车的发展的经济效益不 如传统电动车，但从长远的角度来说，电动车的 效益远大于传统的电动车。
问题二 电动车的普及对于石油资源的影响？
定量说明对石油资源的影响 三个假设： 假设能源网地分布都是2009年的水平，没有太 大变化；
在对传统工具进行预测时，假设没有电动车的 出现；
在对电动车的影响预测时，假设没有传统交通 工具的出现；
问题二 电动车的普及对于石油资源的影响？
CVs消耗石油情况：
Year
写作方面
亮点
评卷组的老师认为： （1）蚁群算法巧妙地运用于参数的求解； （2）对于健康方面的考虑，与环境影响联系在 一起；
作者的思路来源与那里呢？
建议：有意向做ICM题目的，请看一下 The Coming Oil Crisis
2.170
3.801
6.642
10.964 16.768 23.783 31.803
结论
石油的节约率从2011年的1.1% 到2020年 的 49% ，充分说明了电动车的发展对石油资源的 节约又很大的帮助。
问题三 如何合理规划能源网，使效益最大？ 多目标规划模型
AHP法将多目标转化成单目标
多目标规划模型
结果
对于效益(benefits)方面：
环境（environment）对效益的变化最为灵敏，建 议政府改进发电厂的能源网以减少污染；建议厂家 开发新技术，降低电池带来的污染；
对于成本（coast）方面：
投资（investment）对效益的最为灵敏，建议扩 大对电动车工业的投资；
当然，政府应该保证一定的津贴，注意税收 方面的措施
总结对经济的影响：
（1）市场占有率是逐年上升的， 到2020年已达到25%；
（2）石油的进口量是逐年减少的；
（3）石油的价格是逐年降低的;
2.1.2 对环境影响：
传统的工具主要是使用的石油等燃料，产生了大 量的废气； 那么，电动车为什么会产生废气污染呢？
发电过程中，使用的各种发电原料，例如：煤，石油， 天然气…
2.1.1 对经济的影响
根据参数可以得到2000年---2006年全球的电动车数量 图像为：
Figure1 Global EV Numbers
2.1.1 对经济的影响
同理，预测出2010年---2020年电动车的销售量,并 作出模型检验：
Figure 2 Predicted Global EV Sales
2.1.1 对经济的影响
在电动车的快速发展下，美国的石油进口量为：
结论：电动车的快速发展，美国的石油进口量下 降了；
2.1.1 对经济的影响
石油价格的影响：
石油价格
Ratio 天然气价格
Figure 5: Ratio of Crude Oil Price to Natural Gas Price
Consu mption
Table 12: Scenario One's Consumption (Unit: billion barrels) 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 35.986 36.549 37.182 37.977 38.460 38.938 39.420 39.948
Bass模型思想：当网络出现后，用户的增长速度主要 受两种因素的影响：一是媒体的影响；另一个是只受口 头传播的影响。这是 Bass模型中的两个群体，将前者称 为创新者，后者称为模仿者，分别用p、q表示，称p为创 新系数，称q为模仿系数。
2.1.1 对经济的影响
模型的表达式为：
N N N N N
p(m ) q
效的比较，试图使服务单位的效率最大化。
优点：避开了计算每项服务的标准成本，将多种投入和 产出转化为效率比率的分子和分母，而不需要转换成相 同的货币单位。因此，用DEA衡量效率可以清晰地说明 投入和产出的组合，从而，它比一套经营比率或利润指 标更具有综合性并且更值得信赖。
2.1.4 对社会的影响：
对数据进行了一个简单的量化：
Electic Power
48
18
1
11
22
2.1.2 对环境影响：
所以，一辆电动车的排污情况主要是来自：coal 和
natural gas
一辆电车的排污量
NOx 0.362
CO2
CO
142.702 0.014
PM10 0.030
NOx 0.581
一辆传统的交通工具的排污量
CO2e 181.000
目标函数：
max Rt 0.0548 11 0.2635 22 0.1245 33 0.107144 Psumt
约束条件： 对环境，社会，商业，个人的约束； 三种不同类型的电动车的能量关系；
结果
Amount and Type of Electricity Generation in the Next Decade in USA
Year 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Produc 7731 7733 7669 7626 7400 7228 6895 6841 6847 6734
2009 7196
Import 10550 11092 11618 11357 12254 12898 13525 13612 13632 12872 11444
2.1.2 对环境影响：
工厂每生产1 KWh电所消耗的原料和产生的 污染如下表：
NOx 1.257
产电1kwh 排放的废气
CO2
CO
1085.000
0.047
PM10 0.310
产电1kwh 电量的能源网分布
Coal
Natural Gas Petroleum Renewable
Nuclear
Energy
2015 34.660
2016 32.296
2017 28.456
2018 23.180
2019 16.692
2020 8.606
问题二 电动车的普及对于石油资源的影响？ 利用率的比较：
消耗石油的比例为 97%
CVs
石油的利用率为 14%
消耗石油的比例 14%
EVs
石油的利用率为 28%
问题二 电动车的普及对于石油资源的影响？
问题一 广泛普及电动车会带来什么样的影响？
2.1.1对经济的影响； 2.1.2对环境的影响； 2.1.3对人类健康的影响； 2.1.4对社会的影响；
2.1.1 对经济的影响
（1）基于蚁群算法的巴斯扩散模型
Bass Diifussion 最早是由美国的Frank Bass提出的,主 用于描述一种新产品、新技术在使用者和潜在的使用者 之间发展的过程。
(m )
t
t 1
m t 1
t 1
t 1
Nt ：在第t年销售的电动车的数量；
p ：为创新系数，即媒体带来的影响； q ：为模仿系数，即收到口头传播的影响；
:市场的潜在需求量；
m
2.1.1 对经济的影响
利用蚁群算法求解Bass中的参数 C（m,p,q） 基本思路：