鄒玉紅 陳川 蘇卉

（中國汽車技術(shù)研究中心）

近年來，我國汽車行業(yè)快速發(fā)展，截至2017年6月底，汽車保有量2.05億輛[1]。汽車的節(jié)能水平與社會的能源和環(huán)境問題息息相關(guān)，節(jié)能管理政策日益嚴(yán)格。2016年，乘用車燃料消耗量四階段標(biāo)準(zhǔn)開始實施[2]，企業(yè)平均燃料消耗量CAFC（Corporate Average Fuel Consumption）須滿足標(biāo)準(zhǔn)要求。2017-09-27，工業(yè)和信息化部、財政部、商務(wù)部、海關(guān)總署及質(zhì)檢總局聯(lián)合公布了《乘用車企業(yè)平均燃料消耗量與新能源汽車積分并行管理辦法》[3]（以下簡稱“雙積分”辦法）?！半p積分”辦法下企業(yè)將面臨油耗與新能源汽車積分比例雙目標(biāo)考核，管理政策變得更為靈活，企業(yè)合規(guī)測算的難度增加。在油耗合規(guī)方面，里卡多公司提出了TVFE流程[4]，可對單一車輛的燃油經(jīng)濟性進行模擬測算；IHS則依據(jù)十步法為企業(yè)提供達標(biāo)路徑及成本的咨詢服務(wù)。在積分合規(guī)方面，目前的研究較少。美國CAFé（Corporate Average Fuel Economy）管理政策中，直接將企業(yè)超出標(biāo)準(zhǔn)的部分換算成積分，燃油經(jīng)濟性仍是唯一考核標(biāo)準(zhǔn)[5]。文章基于“雙積分”辦法的考核要點及企業(yè)合規(guī)測算流程，采用MATLAB軟件開發(fā)出能夠?qū)τ秃?、積分及合規(guī)方案等進行自動測算的合規(guī)測算模型，從而保障企業(yè)既能滿足標(biāo)準(zhǔn)要求，同時降低測算難度，為企業(yè)節(jié)省大量的時間及精力，提升測算精度。的油耗目標(biāo)值、限值及核算倍數(shù)等參數(shù)進行自動識別和處理，測算企業(yè)年度積分，并根據(jù)NEV車型信息規(guī)劃出企業(yè)合規(guī)所需的NEV數(shù)量，整體思路，如圖1所示。

圖1 企業(yè)合規(guī)測算模型整體思路

1 “雙積分”辦法解讀

1.1 平均燃料消耗量積分

若企業(yè)CAFC實際值低于達標(biāo)值，則產(chǎn)生CAFC正積分；若企業(yè)CAFC實際值高于達標(biāo)值，則產(chǎn)生CAFC負(fù)積分。

CAFC正積分允許結(jié)轉(zhuǎn)和在關(guān)聯(lián)企業(yè)間轉(zhuǎn)讓，其中結(jié)轉(zhuǎn)有效期不超過3年，受讓積分僅限當(dāng)年度使用，不得再次轉(zhuǎn)讓。2016—2018核算年度的CAFC正積分結(jié)轉(zhuǎn)至下一年度時，按核算年度的80%計算；2019年及以后年度的CAFC正積分結(jié)轉(zhuǎn)時，按90%計算。關(guān)聯(lián)企業(yè)是指直接或間接持有一方股份總和達到25%或以上，且需要企業(yè)提交相關(guān)證明。

若企業(yè)在某一核算年度CAFC積分為負(fù)，則可通過使用結(jié)轉(zhuǎn)或受讓得到的CAFC正積分、新能源汽車（NEV，New Energy Vehicles）正積分進行抵償。

1.2 新能源汽車積分

式中：NEV積分實際值等于企業(yè)新能源乘用車（即插電式混合動力、純電動及燃料電池車輛）各車型積分與該車型的產(chǎn)量/進口量乘積之和，而達標(biāo)值則為傳統(tǒng)能源乘用車總量與新能源汽車積分比例要求的乘積。2019年開始對傳統(tǒng)能源乘用車年度產(chǎn)量/進口量達到3萬輛以上的，設(shè)定新能源汽車積分比例要求，2019—2020年分別為10%和12%。

NEV正積分允許自由交易，但不能結(jié)轉(zhuǎn)或轉(zhuǎn)讓，但2019年度產(chǎn)生的NEV正積分可以等額結(jié)轉(zhuǎn)1年，若產(chǎn)生負(fù)積分可以使用2020年度產(chǎn)生的NEV正積分進行抵償。NEV乘用車車型積分的給定主要依據(jù)燃料類型、純電動工況續(xù)駛里程、整備質(zhì)量與綜合工況電能消耗量等。若企業(yè)某一核算年度產(chǎn)生NEV負(fù)積分，只能通過向其他企業(yè)購買NEV正積分進行抵償。

2 測算模型的建立

2.1 合規(guī)測算整體思路

合規(guī)測算模型以外部輸入的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對各車型

2.2 信息輸入

“信息輸入”是導(dǎo)入企業(yè)產(chǎn)品規(guī)劃信息的端口，包括產(chǎn)品投產(chǎn)信息與性能參數(shù)，合規(guī)測算模型以導(dǎo)入信息為基礎(chǔ)進行后續(xù)運算。投產(chǎn)信息包括車型投產(chǎn)/停產(chǎn)日期、生產(chǎn)平臺、生產(chǎn)比例及產(chǎn)量等；性能參數(shù)包括整備質(zhì)量、座位排數(shù)、油耗、續(xù)駛里程及綜合工況電能消耗量等。

2.3 信息識別

“信息識別”以辦法核算規(guī)則為基礎(chǔ)對各車型情況進行自動識別與處理，并且預(yù)留核算規(guī)則自定義端口，方便進行五階段合規(guī)測算。主要識別的信息包括單車FC目標(biāo)值、NEV核算倍數(shù)及NEV單車積分等。同時設(shè)置“油耗限值檢驗”功能，對超出FC限值的車型進行識別。

2.4 積分測算

根據(jù)CAFC積分和NEV積分的計算方法，如式（1）和式（2）所示，輸出顯示企業(yè)在各核算年度產(chǎn)生的積分。“積分測算”中考慮了CAFC正積分的結(jié)轉(zhuǎn)，默認(rèn)企業(yè)優(yōu)先使用更早年份產(chǎn)生的正積分。CAFC積分的轉(zhuǎn)讓通過“受讓積分”端口輸入實現(xiàn)。

2.5 合規(guī)方案求解

“合規(guī)方案求解”是對企業(yè)出現(xiàn)負(fù)積分的年份進行合規(guī)規(guī)劃。CAFC積分為負(fù)時，測算模型將依據(jù)是否考慮NEV正積分對CAFC負(fù)積分的抵償、合規(guī)所需NEV的生產(chǎn)方式等求解出多種合規(guī)方案，并輸出方案中NEV數(shù)量、CAFC積分及NEV積分等，同時對企業(yè)最終的合規(guī)狀態(tài)進行判定。NEV積分為負(fù)時，測算模型主要根據(jù)NEV投產(chǎn)時間、生產(chǎn)方式及NEV性能參數(shù)進行求解。

2.6 結(jié)果輸出

“結(jié)果輸出”分為2個部分，一是輸出“積分測算”部分企業(yè)各年度的積分情況、購買NEV積分實現(xiàn)合規(guī)的成本；二是輸出經(jīng)過“合規(guī)方案求解”后企業(yè)的積分情況和不同方案下NEV合規(guī)數(shù)量。

3 模型應(yīng)用研究

基于上述原理，本研究開發(fā)了基于MATLAB的合規(guī)測算工具，本節(jié)采用某企業(yè)車型規(guī)劃數(shù)據(jù)進行應(yīng)用研究，如表1所示。由于2020年之后的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)尚未明確，政策存在較大變動風(fēng)險，因此，僅對2017—2020年的數(shù)據(jù)進行測算。NEV積分購買價格設(shè)定為固定值1 000 元/分。

將原始規(guī)劃數(shù)據(jù)導(dǎo)入合規(guī)測算模型即可知，企業(yè)4年內(nèi)油耗均未能達標(biāo)，各年度實際值/達標(biāo)值超過120%。達標(biāo)質(zhì)量下滑的主要原因是高油耗車型拉高了企業(yè)平均油耗水平，而標(biāo)準(zhǔn)的加嚴(yán)使得達標(biāo)值大幅減小，如圖2所示?！半p積分”辦法下，企業(yè)將面臨巨大積分抵償壓力。CAFC積分方面，2017年產(chǎn)生負(fù)積分-14.18萬分，2020年負(fù)積分達到了-22.60萬分；NEV積分方面，企業(yè)未能達到NEV積分比例要求，2020年負(fù)積分為-0.91萬分，如圖3所示。由此可知，企業(yè)需對原規(guī)劃進行調(diào)整以滿足法規(guī)要求。

圖2 企業(yè)油耗達標(biāo)情況（原始規(guī)劃數(shù)據(jù)）

圖3 企業(yè)CAFC積分與NEV積分（原始規(guī)劃數(shù)據(jù)）

合規(guī)方案求解時，第1種合規(guī)方案中，插電式混合動力車（PHEV，Plug-in Hybrid Electric Vehicle）與純電動車（BEV，Battery Electric Vehicle）均按照替換式生產(chǎn)，即PHEV或BEV增加1輛，對應(yīng)的傳統(tǒng)能源車減少1輛，且設(shè)定替換比例上限。通常情況下，PHEV均基于傳統(tǒng)能源車打造，因此優(yōu)先生產(chǎn)PHEV。核算年度產(chǎn)生的NEV正積分大于CAFC負(fù)積分?jǐn)?shù)量可保證企業(yè)合規(guī)。2017年，企業(yè)需生產(chǎn)3 798輛PHEV；2018年，需生產(chǎn)6715輛PHEV和2188輛BEV。2019—2020年，生產(chǎn)一定數(shù)量的新能源車，企業(yè)CAFC負(fù)積分缺口分別減少至5.42萬分、13.43萬分，受替換比例上限影響，企業(yè)整體未達標(biāo)，如表2所示。由此可知，在“雙積分”辦法初期，企業(yè)基于傳統(tǒng)能源車推出PHEV/BEV車型，通過合理的規(guī)劃CAFC積分、NEV積分能滿足要求。但是，隨著新能源汽車積分比例要求的升高及新能源汽車核算優(yōu)惠減少，若繼續(xù)采用此種方案，企業(yè)將難以達標(biāo)。第1種合規(guī)方案，如表2所示。

表2 第1種合規(guī)方案

第2種合規(guī)方案，PHEV仍采用替換式生產(chǎn)，但BEV選擇直接生產(chǎn)，與現(xiàn)有的傳統(tǒng)能源車不構(gòu)成競爭關(guān)系，也不存在比例上限。由于BEV數(shù)量不受限，企業(yè)各年度均能達標(biāo)。選用單車積分為5分的BEV（下文簡稱5分BEV）進行合規(guī)，企業(yè)所需的BEV數(shù)量較少，與單車積分為2分的BEV（下文簡稱2分BEV）相比，合規(guī)數(shù)量減少幾百輛到幾千輛不等，如表3所示。但2020年2分和5分BEV合規(guī)數(shù)量分別為11744輛、9717輛，對企業(yè)NEV市場表現(xiàn)提出挑戰(zhàn)。該方案中，企業(yè)CAFC均未達標(biāo)，NEV數(shù)量越多，對CAFC達標(biāo)越有利。CAFC積分與NEV積分之和越接近0，說明企業(yè)NEV正積分利用率越高，幾乎全部用來抵償CAFC負(fù)積分，合規(guī)測算越接近理想情況。此次測算中，CAFC積分與NEV積分之和較小，2017年積分結(jié)余更是低于5分，這反映了文章所開發(fā)的合規(guī)測算模型準(zhǔn)確度較高，測算結(jié)果與理論值偏差在可接受范圍內(nèi)，可用于后續(xù)研究。第2種合規(guī)方案，如表3所示。

表3 第2種合規(guī)方案

第3種合規(guī)方案以第2種合規(guī)方案為基礎(chǔ)，不考慮NEV正積分的抵償作用，如表4所示。2種BEV車輛相比，由于2分BEV的整備質(zhì)量較高，使得企業(yè)CAFC達標(biāo)值有一定升高，因此合規(guī)所需數(shù)量略有減少。與第2種方案相比，此方案中2分BEV合規(guī)數(shù)量增長15%～40%（2018 年 38.86%，2019 年 16.02%，2020 年21.53%）；5分 BEV 合規(guī)數(shù)量增長 35%～65%（2018年61.65%，2019年35.40%，2020年51.37%）。隨著汽車節(jié)能水平的提升及管理政策日益嚴(yán)格，若“雙積分”辦法取消NEV正積分對CAFC負(fù)積分的抵償作用，企業(yè)采用的BEV單車整備質(zhì)量越低，NEV合規(guī)數(shù)量將有所上升，但幅度較小。第3種合規(guī)方案，如表4所示。

表4 第3種合規(guī)方案

4 結(jié)論

“雙積分”辦法即將實施，文章利用MATLAB軟件，以最小NEV數(shù)量為原則，開發(fā)了企業(yè)合規(guī)測算模型的原理和算法，并以某企業(yè)產(chǎn)品規(guī)劃數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行了模型的應(yīng)用研究，得到的結(jié)論如下：

1）保持原規(guī)劃數(shù)據(jù)不變，2017—2020年企業(yè)達標(biāo)壓力呈上升趨勢，NEV負(fù)積分和CAFC負(fù)積分逐年升高，2020年分別達到-22.60萬分和-0.91萬分；

2）新能源汽車積分比例要求較低時，基于傳統(tǒng)能源車替換式生產(chǎn)PHEV/BEV即可保證企業(yè)積分達標(biāo)；而新能源汽車積分比例要求較高時，繼續(xù)采用此種方式企業(yè)達標(biāo)困難；

3）將BEV的生產(chǎn)方式更換為直接生產(chǎn)，企業(yè)各核算年度均能達標(biāo)，若選擇單車積分較高的新能源車來實現(xiàn)合規(guī)時，NEV數(shù)量可減少幾百輛到幾千輛不等；

4）若不考慮NEV正積分的抵償作用，2分BEV合規(guī)數(shù)量增長15%～40%；5分BEV合規(guī)數(shù)量增長35%～65%；

5）合規(guī)測算模型完成所有功能測算（4個核算年度）僅需15 min，而人工測算預(yù)計需要24 h，同時模型中增加了循環(huán)算法，準(zhǔn)確度也優(yōu)于人工計算。