• 刘莹:信息化智能化技术在交通节能减排决策管理过程中的应用
    2015-04-30 09:32:04   来源:Tranbbs.com    评论:0 点击:

    北京市交通行业节能减排中心副主任 刘莹:很高兴有这个机会和大家交流一下交通节能减排的问题,我今天演讲的题目是信息化智能化技术在交通节能减排决策管理过程中的应用。

    我分成三个部分,首先介绍一下我们中心,我们中心是成立于2012年的6月,是北京市交通委的直属事业单位,从这个时间上就可以看到是北京马上就要面临雾霾问题的时候。我们工作的领域有三块,主要是交通领域的三个内容,一个是资源节约,以能源为主,第二个是改善空气质量,污染物排放为主,第三个是应对气侯变化,也就是碳排放。

    在我们中心的业务领域分成四块,有战略规划、政策研究、统计监测、检测评估和节能减排实验室,从我们的部门设置就可以看出,当时交通委是很重视数据建设的,实际上它主要是通过我们统计监测来的数据,我们检测的数据和我们实验室的实验数据,来综合支持节能减排的政策研究和战略规划的编制,所以这个当时是在整个设计中就体现了信息化和职能化在节能减排中的一些考虑。

    我们中心也做了一些工作,我就不再详细描述了,这个是我们的一些成果。

    第二个部分我想介绍一下交通节能减排在信息化方面面临的一些挑战,先介绍一下我们交通行业的情况,我这个数据是北京的,交通领域包括航空、铁路、交通运输行业、社会交通所有的加在一起是交通领域,总的能耗是1921万吨标煤,在北京占全市能耗的27%。“十一五”末我们的比重是25%,“十二五”末接近了27%,我们预计这个比重还会逐步的增长。大家可以看到,其实在这个1921万吨标煤里面50%是航空和铁路,社会交通占到30%,而我们的公交、货运等等在一起只有15%。其中在我们的交通行业内部,我们北京的情况是前四个行业是货运、公交、轨道和出租是四个能耗首位的行业。

    污染物方面,北京的PM2.5大家也是比较清楚的,机动车是首要的污染源,比重占到31%,其中40%的排放是由货运车辆排放的,所以说这个货运也是我们节能减排的一个重要行业。在碳排放方面,我们一年交通领域的碳排放是3800万吨,其中我们交通行业是580万吨。

    介绍完了这三个方面,我们的能耗、污染物、碳排放以后,大家感觉这个情况也是挺清楚的,数据也还挺清楚的列在这里,但是实际上并不是这样的,其实这个数据我们虽然可以看到有一些很宏观的数据,但是这些数据存在三个问题。第一个是准确性问题,这边我说到的数据大部分都是运输企业随意填报的,它的准确性其实非常的低。第二个是它的时效性问题,我这边的数据基本上是以年为单位来提供的,所以在我们做一些很精细化的决策,包括我们在APCE期间做节能减排预测的时候,我们大量的数据是得不到的,因为整个统计体系的时效性是以年为单位,无法支持很多交通的政策决策。最后是精细化的问题,比如说我知道货运车辆是一个能耗大户,但是我不知道哪类车是能耗最严重的,什么车排放的最厉害,我不知道对象在哪里,我只知道一个数据。所以这个都是我们准确性、时效性和精细化的问题是我们节能减排面临的一个很大的问题,也是我们经常找不到节能减排抓手的一个重要的原因。所以实际上我们觉得这个挑战是来自于信息,而它的解决也是要来自于信息,这也是为什么我们北京在节能减排方面非常重视智能化和信息化应用的问题。

    我把这个挑战分成三个部分,这个交通节能减排对信息化挑战和交通信息化挑战是一样的,一个是获得什么数据,如何把这些数据整合,以及我们要挖掘什么规律来支持我们的管理决策。

    采集什么数据呢?我做了一张示意图,这个图上大家可以看到,以往我们的交通比较关心我们的车辆和运输服务在这个过程中采集了什么样的运输效率和客运量等等,但是如果交通和节能减排相关联的话我们必须要知道这辆车的车辆信息,它的排放标准是什么样的,驾驶员是怎么使用这辆车的,以及他的使用工矿和强度,包括环保部件,包括它的环保部件是不是在正常的工作。此外,我还要知道我们交通的车辆排放了多少,包括氮氧化物、碳氢、一氧化碳、PM,我们要知道它的总量,还要知道它对浓度产生了什么样的影响。我们下一步还要知道这些污染物之间在空气中发射了什么样的化学反映,产生了PM2.5之类的有害的污染物。再延伸就是要考虑对健康的影响了,所以如果从节能减排的角度来看我们交通运输信息化的话,那么需要补充的信息就太多了,这个信息增加了很多的内容,也增加了很多的难度,但是这个也是我们交通信息化的发展机会。

    第二个是如何实现数据的匹配和融合。前面我们说到要关心车辆的排放,那么环境部门在做能耗排放的时候并不关心车的运输的行为,而我们交通节能减排就需要关心车辆的使用情况,这样就要把我们的能耗监测数据和排放数据等等和我们车辆本身挂钩,这样的话才能支持我们一些交通政策的决定,这个是我们整个的想法,我们北京还要和拥堵情况相挂钩,这些数据单独采集来就很难了,再进行一些匹配和融合,那么实际上它的难度就是在成倍的增长。

    第三个是如何分析和挖掘数据内部的规律。比如说和拥堵的规律,我们北京要实时发布我们的交通指数,了解我们的交通拥堵情况,我们在决策过程中就要考虑到这些不同的拥堵情况产生了多少的排放情况,不同车辆的速度下,到底我们的能耗排放情况是什么样的,我们以前在做交通决策的时候用的都是美国或者是日本的数据,但是实际上我们应该拿我们中国的或者是要拿到城市本地的排放规律性数据,才能很好的支持你的交通政策。这是我们觉得面临的三个挑战。

    最后我介绍一下我们北京的应用情况,我提出了三个挑战,但是实际上北京也并不是做好了这个方面应对的准备,我今天把这个问题抛出来,也是希望能得到在座的各位,包括以后在工作中能够更加关注我们交通节能减排信息化的问题。

    我们北京有三个方面,第一个是我们建立了覆盖全市交通领域节能减排的统计与监测平台,第二个是我们和环保部门合作,建立了交通污染物排放的宏观、中观、微观的模型。第三个我们建立了移动源尾气排放的实验室,来掌握车辆排放引资数据。第四个我们配合交通部的在线环境监测点的要求,我们在北京30几个环境监测点的基础上又建了四个交通的环境监测点,在同排放源附近建立了浓度监测点。我们还在做剂量体系的建设,就是在车辆的终端家装能耗剂量监测设备,这个是北京市一直在积极推进的过程。最后我们也做了很多的科研项目,由于时间的关系,我重点介绍一下前两块我们实践的情况。

    我们的统计平台是2012年底的时候北京市重点支持的项目,也获得了交通部的支持,做了一个中心、四个平台和八个系统,还有剂量设备的购置与安装,我们在轨道交通、出租和旅游等行业家装了一些基本的剂量采集设备。

    这个技术路线大家也并不陌生,主要还是在它的CAN总线端加装一些设备,采集它的运行轨迹和其他数据等等,这些数据经过分析会传到我们的企业平台和政府平台,最终来帮助我们进行决策,我们的日均采集量是8亿条左右。这个平台也是在我们交通委TOCC的子系统当中。这个平台的功能第一个我们是实现了部分交通行业的能耗指标的高精度核算与预测分析功能,解决的交通能耗数据分析的问题,这个我们在全国范围内也是首创的,也就是我们把监测数据用到了统计上面去。这个我们和北京市统计局和交通委联合发布了这个统计工作的实施方案,以后他的交通行业的数据从我们这个平台上就可以直接获得了。我们在我们的平台上调教了大量的交通运输企业准确性比较差的能耗数据,这样有效地提高了数据的准确性,所以这个实际上我们是建立了一套方法,就是基于车辆监测的统计核算方法,这个是有一套模型,在我们样本监测的基础上支持了这种统计核算,所以这个是一个比较主要的应用。

    第二个就是解决了部分重点企业和车辆的能耗的动态在线监测,解决了交通能耗的时效性问题,目前北京市可以做到交通行业的能耗情况可以每个月,下一步发改委要求我们每一天出交通行业的总体能耗情况,现在我们是每个月报一次,这样就不用再等统计局每年报告一次的情况了,所以我们监测的公交、出租、旅游等行业典型的能耗情况,基本上每个月我们就可以上报一次,供领导来决策这个方面能耗的变化趋势,我们也有一些分析,可以以月、天、小时动态掌握行业和车辆包括重点用能单位的整体能耗情况。像一些短期突发性的事件,比如说APEC期间的能耗排放就在我们这个平台上读取的相关数据,做了快速评估,这种平台有效地解决了我们数据的时效性的问题。

    第三个是精细化,我们在这个平台上面又开发了支持我们行业车型结构调整、能效标准的制定,节能减排产品的状态监控等等这个方面的评估模块,我们直接支持了北京出租车八改六的问题,也就是八年改六年,当时我们在平台上也进行了有效地评估八改六的实际效果。包括三源催化的更换,我们平台上可以看到我们监测的出租车三源催化的使用效果,三源催化的减排效果是非常明显的,所以在这个方面都是支持了一些精细化管理的要求。

    在平台的基础上,我们还有一个比较有意思的应用,也就是生态驾驶的效果评价,其实这个大家应该也并不陌生,我们通过平台可以看到,我们监测的一千多辆出租车最高的油耗是15个油,最低是6个油,也就是这个车辆车型是很接近的,在这个差距下就可以看到节能减排的效果。我们在这个平台监测的基础上做了一些非常细致的工作,分析他到底是哪一个阶段的油耗是非常明显的,机遇这种分析,我们出台了很多培训的教材,对这个司机进行培训,培训以后一周的效果非常的明显,他的油耗马上就降下来了,但是一周以后又回去了,这个过程就是一个驾驶行为的问题,所以我们北京已经把这一套培训教材纳入了出租车司机的日常培训考核的过程中,来推广这部分的生态驾驶行为,下一部分这个工作我们将会向社会交通驾驶行为进行推广,所以他也是从我们监测的微观数据到直接指导交通政策和你的驾驶行为的一个很有效的应用。

    最后我们的数据也在共享,我们的数据是共享给交通部、发改委、环保局、统计局等等,实现了数据的有效整合和应用。下一步我们这个平台因为一期建完以后就被列为了北京市一个重点建设平台项目,所以我们要完成二期建设,我们的一期只有四个行业,二期是要求我们覆盖交通委的十二个行业和所有的重点车型,因为我们一期只覆盖了40%的重点车型。第二个是要增加对污染物碳排放的核算,这个就是每个月我们都要了解我们交通行业增加了多少污染物和碳排放。此外我们还发布交通污染指数,最后我们还会在我们一期的基础上增加特色的管理功能,包括生态驾驶,我们可以把它变成固化的功能放到我们这个平台上,这个平台预计在2017年会完成这方面相关的内容。这是我们北京节能减排的统计监测平台。

    第二块而我介绍一下我们的污染物排放模型,目前我们这个平台一期的时候还考虑能耗,结果到了建成的时候领导觉得能耗不过瘾,主要还是想知道污染物,到底我们PM2.5排了多少,所以我们在平台的二期的准备过程中开发了交通的污染物的排放模型。

    这个图是我们大数据为支撑的模型的更新和维护,我们有很多的指标和大数据的支撑,它需要把我们很多统计平台的数据介入到这个平台当中去,他会支持污染物清单的编制等等,这些都是可以在模型上面进行应用和得到整个城市交通的情况了。

    下一步我们现在正在做的就是把我们的排放量和浓度挂钩,这个问题还没有很有效地解决,所以我们现在正在拿我们实时监测的浓度数据和总量数据进行分析,这个是单车排放的,以后可以在统计监测平台里,我了解单车实时的污染物排放情况,这样有利于我们对它进行一些环保的治理工作。

    以上就是我的内容,大家有什么问题也可以互相交流。

    责任编辑:李泳材

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