电动汽车热泵全生命周期气候性能评估模型与环保制冷剂减排分析

俞彬彬,龙俊安,王丹东,等.电动汽车热泵全生命周期气候性能评估模型与环保制冷剂减排分析[J].科学通报, 2023, 68(7):12.

摘要 

为满足我国“双碳”(碳达峰、碳中和)目标和《<蒙特利尔议定书>基加利修正案》的要求, 采用低全球变暖潜能值(global warming potential, GWP)的热泵系统有助于从直接和间接两个方面全面减少新能源汽车碳排放. 然而, 目前对于采用何种低GWP工质尚无定论, 几乎所有研究仅仅采用GWP值来衡量制冷剂的环保性能, 对低GWP工质热泵系统全生命周期气候性能(life cycle climate performance, LCCP)的认识明显不足, 同时也缺少适用于新能源汽车热泵的LCCP评估模型. 为此, 本文基于7个城市的气候数据、当地供电特性、真实世界驾驶循环、乘员舱冷热负荷与舒适性、热泵系统台架测试等, 新开发了适用于电动汽车热泵的完整LCCP模型. 基于该模型, 对传统高GWP工质R134a和R410A、低GWP工质CO2, 以及先前开发的新型高效环保工质CO2/R41(GWP为49)、M2(非共沸混合物, GWP为137)在电动汽车热泵中的全生命周期环境影响作了评估. 结果表明, 建立的LCCP模型对热泵系统性能系数(coefficient of performance, COP)的预测精度在±6.5%. LCCP中的直接排放主要与制冷剂的GWP相关,几乎不受气候影响, 而间接排放主要受气候、制冷剂类型以及发电碳排放强度的影响. 在本文所研究的制冷剂中,CO2/R41电动汽车热泵系统LCCP最低, 其LCCP值相比R134a系统减少了5%~42%, 相比CO2系统减少了1%~21%.本文所建立的模型与计算结果可为电动汽车热泵制冷剂替代政策的制定提供决策依据。

据工信部统计, 截至2021年12月底, 中国汽车保有量达到3.02亿辆, 其中新能源汽车保有量达784万辆, 这些汽车中的空调系统绝大多数仍在使用R134a制冷剂.R134a的全球变暖潜能值(global warming potential,GWP)为1340, 即R134a的温室效应是CO2的1340倍. 考虑到中国庞大的汽车保有量, 在运行、维护和报废生命周期中的制冷剂泄漏所引起的直接碳排放不容忽视.此外, 新能源汽车在低温环境下不再有传统发动机余热供热, 需要热泵系统满足乘员舱供暖需求, 而R134a在低温环境下的制热能力通常会急剧下降, 当温度低于−5°C时, 热泵通常需要与电加热一起配合使用, 其能源效率非常低, 进而产生大量的间接碳排放. 随着我国“双碳”(碳达峰、碳中和)目标的提出和《<蒙特利尔议定书>基加利修正案》的正式生效[1], 新能源汽车热泵绿色高效发展势在必行[2]. 一方面, 迫切需要将目前广泛应用的HFC(hydrofluorocarbon)制冷剂R134a向低温室效应工质转换, 减少直接排放; 另一方面, 需要不断提高热泵能效以减少间接排放. 目前人们对电动汽车热泵制冷剂环保特性的评价还主要停留在GWP值,对使用该制冷剂后系统性能的变化关注较少. 因此, 有必要采用全生命周期气候性能(life cycle climate performance, LCCP)指标综合评估直接和间接两种影响, 计算电动汽车热泵系统“从摇篮到坟墓”整个生命周期内产生的当量CO2排放总量。

此前, 已有研究针对传统内燃机汽车中的空调系统开发了LCCP模型, 例如GREEN-MAC-LCCP[3,4]及其改进版本LCCP2013[5]. 这两个模型分析了汽车空调生产、运输、运行、回收过程中每一个环节的环境影响.据此, 研究人员评估了R134a替代物在传统汽车空调中使用的环境影响, 如CO2[6]、HFO-1234yf[7], 从而为汽车空调替代制冷剂选取, 节能优化技术提供指导[8]. 然而, 目前已有的LCCP研究仅限于传统内燃机汽车空调,关于电动汽车热泵类似的LCCP分析未见报道. 事实上,新能源汽车热泵与传统汽车空调系统存在明显区别,如图1所示. 直观上看, 典型的热泵系统比空调系统更为复杂, 由于电动汽车制冷制热均由同一套热泵系统提供, 热泵正常工作的环境温度需要降到−20°C, 因而需要更多的换热器、阀以及管路来实现模式切换. 另外, 从模型开发的角度, 传统内燃机汽车空调系统的LCCP模型仅包含制冷模式相关的子模型, 而新能源汽车热泵的LCCP模型还需另外新增制热模式相关的子模型, 制热负荷、制热能耗、制热排放的模型都需要重新开发, PMV-PPD(predicted mean vote-predictedpercent dissatisfied)热舒适模型需要增加制热模式开启、关闭的判定, 并耦合到热泵系统的总运行时间和能耗计算中. 此外, 不同制冷剂在制热模式下的运行特点不同, R134a等常规制冷剂一般只能在−5°C以上的环境使用, 低温环境下制热量不足, 需要额外的正温度系数(positive temperature coefficient, PTC)电加热辅助,这也需要热泵模式和PTC之间的切换判定. 另外, 传统内燃机汽车中的空调系统技术发展成熟, 研究广泛, 数据获取容易, 而新能源汽车热泵系统发展时间短, 不同制冷剂的公开数据较少, 给模型开发带来了挑战. 这些差异使得为传统汽车空调开发的LCCP模型不再适用于电动汽车热泵系统。

理想的R134a替代制冷剂在热泵系统的制冷和制热模式下均需表现出良好的性能. 然而, 到目前为止,由于环境影响和系统性能之间的权衡, 电动汽车制冷剂替代还没有一个全球公认的解决方案. R1234yf在寒冷气候下的制热性能不足[9]. 虽然CO2热泵显示出优越的制热性能[10,11], 但在高环境温度下(35°C以上), 其制冷性能系数(coefficient of performance, COP)衰减严重[12], 且CO2热泵高压对其应用提出了挑战. R290比R134a具有更高的体积制热能力和更好的COP, 但其强可燃性可能引发严重的安全问题[13]. 尽管基于R410A的热泵系统能够满足乘客舒适度要求[14], 但R410A的GWP高达2088, 从环境影响的角度来看是不能接受的.为了解决上述问题, 我们之前提出了一些其他可能的解决方案, 例如, 与纯CO2相比, 应用CO2/R41混合物能在提高制冷制热能效的同时降低系统运行压力[15]. 我们还评估了混合物M2(R32/R1123/R161/R13I1 22%/30%/13%/35%)作为R410A的直接替代物, 其GWP值仅为137, 同时具有与R410A相似的系统性能[16]. 对这些新型制冷剂, 需要从LCCP的角度进一步分析其环境影响。

综上, 中国拥有世界上最多的新能源汽车保有量,因此有必要从全生命周期的角度研究热泵对环境的影响, 并评估低GWP替代制冷剂的减排潜力. 然而, 目前还没有针对新能源汽车热泵的LCCP评估模型, 尤其是分析现有低GWP制冷剂的全生命周期碳排放, 这使得政策制定者和行业难以确定未来的选择. 本研究旨在为新能源汽车热泵系统开发一个全面的LCCP模型, 通过对构成LCCP指标的每个模块进行详细分析, 依据热泵系统台架实验数据、不同地域的气候条件、车辆行驶及热泵使用情况等信息, 建立起一个适用于不同城市气候条件和行驶条件的LCCP模型, 并利用LCCP模型对采用新型制冷剂的电动汽车热泵空调系统进行研究, 比较系统的环境性能优劣, 为选择新制冷剂技术的政策制定者提供决策依据。

1.数据和方法 

1.1 LCCP评估模型

在整个热泵系统的使用寿命过程中, 制冷剂及其在系统中应用所造成的等效二氧化碳排放总量EMtotal包括直接排放和间接排放:

其中, Adp.GWP用于评估制冷剂在大气中降解产物所造成的环境影响. RLreg、RLirreg、RLser、RLEOL分别代表系统管路和连接处造成的常规制冷剂泄漏量、事故型非常规泄漏量、维修服务过程中造成的制冷剂泄漏量以及报废过程造成的二次泄漏量, 详见表S1. 通常认为, 电动汽车热泵的制冷剂泄漏率和传统汽车空调相同, 因此, 上述4部分排放的计算是基于已有传统汽车空调系统的LCCP模型[4]. R410A、M2和CO2/R41的Adp.GWP无相关参考数据, 暂定为0. 生产新型制冷剂和CO2/R41混合物的过程中造成的排放目前无参考数据, 暂时认为与R134a保持一致.

间接排放的计算公式如下

其中, Mfg是指生产制冷剂和系统部件制造过程中造成的排放, 包含系统(部件)从工厂运输到组装工厂环节造成的排放, OT代表制冷系统运输过程中的当量CO2排放, EOL是指制冷剂和系统部件报废处理及回收过程造成的当量CO2排放, SO是指系统运行过程中造成的排放. 考虑到Mfg和EOL排放与工业制造相关, 汽车类型对其影响极少, 因此采用已有方法对其进行计算[4],计算所需的输入参数详见表S2和S3. 但是OT和SO的计算是区别于传统方法的, 原因有以下几点: (1) 电动汽车热泵系统是由电驱动的, 因此, 造成排放的主要原因是电消耗而非燃油消耗; (2) 不同于皮带轮压缩机的转速由内燃机决定, 电动压缩机的转速由车内空调负荷决定; (3) 由于不存在燃油燃烧造成的余热损失, 在寒冷环境下, 电动汽车空调系统向驾驶室供热需要消耗电力, 这部分同样需要加入排放计算. 下面主要针对OT和SO的计算进行阐述. 

首先, 热泵系统运输过程中的当量CO2排放OT的计算公式如下:

其中, Eds代表电动汽车每千克质量的单位距离能耗;Msys是指空调系统的质量, 零部件输入参数详见表S4;AVKT是车辆年平均行驶里程的缩写; tlife是汽车寿命,CEF为发电的碳排放因子, 也即碳排放强度. 根据文献[17~19]描述, 在空调关闭的模式下, 环境温度分别为25和−7°C时, 所测试的电动汽车在全球统一轻量测试周期(world light vehicle test procedure, WLTP)行驶工况下的单位距离能耗分别为178.4和202.0 W h km−1. 为了简化计算, 本研究采用均值190.2 W h km−1. 此外, 研究表明: 当质量在小范围内波动时, 电量消耗和汽车质量呈线性关系[20]. 考虑系统质量远小于汽车质量, 系统质量传输造成的能量消耗也可认为与其质量成正比. 因此, 以一台质量为1596 kg的电动汽车为例, Eds定为0.1192 W h km−1 kg−1. 汽车的平均寿命为10 a, 汽车行驶数据和CEF根据区域的不同有所变化, 具体见1.2节.

与系统运行相关的排放SO, 通过基于图2所示的能量消耗模型来计算. 能量消耗模型的输入参数包括系统性能、气候以及行驶数据, 输出参数包括单个电动汽车的年电力消耗量. 能量消耗算法主要参照我们先前的研究工作[21]. 本研究对系统输入功和运行时间进行了改进, 模型的输出为年电力消耗量W, 其计算公式如下:

其中Ptot,i和ti,sys-on分别代表全天某个特定时长中, 系统的输入功率和运行时间; NDj代表每月的运行天数. 下角标i和j分别代表一天24 h和一年12个月. 因此, 与全生命周期运行相关的排放计算如下:

计算所需数据、系统性能以及改进后的Ptot,i和ti,sys-on计算方法在1.3节进行详细阐述.

1.2 数据采集

首先, 气候条件数据用于预测系统的输入功率、空调负荷以及车内热舒适性. 本文从中国和美国选取了7个具有典型气候的城市作为研究案例, 分别是温和气候(北京、上海和芝加哥)、暖和气候(广州和凤凰城)以及寒冷气候(哈尔滨和法戈). 上述城市的气候数据来源分别是中国标准天气数据(CSWD)[22]、美国TMY3数据集[23]. 这些数据集包含了长期平均气候数据, 包括时均干球温度和每月相对湿度.

其次, 汽车行驶数据用于预测系统运行时间. 中国机动车AVKT的数据来自燃油消耗报告[24], 该报告发布了来自4555957个使用该软件的中国私家车主提供的AVKT样本数据, 中国城市的私家车交通信息参考2019年由高德地图发布的道路交通分析报告[25]. 美国城市的行驶数据参照2017年由美国交通局发布的全国家庭旅行调查报告中的数据[26]. 本研究采用如图3所示的在途时均汽车运行图来计算每小时加权平均行驶时间[27]:

其中ti是指每小时加权平均行驶时间, td,wd和td,wk分别是工作日和周末的白天行驶时间, fi,wd和fi,wk分别是工作日和周末的行驶时间百分比. 下角标i代表一天的24 h. 实际上, 周末的平均日间行驶距离是工作日的1.3倍. 因此, 在工作日和周末的路上平均行驶时速相同的前提下, 本文认为周末的平均日间行驶时间同样也是工作日的1.3倍:

模拟得到的每小时行驶时间ti用于计算系统的运行时间.

最后, 中国的CEF发电数据参考国家生态环境部2020年发布的报告[28], 美国的则参考环保署排放和发电资源综合数据库[29]. 相关数据汇总于表S5.

1.3 热泵系统和功耗

典型的电动汽车热泵系统如图4(a)所示, 通过实验获取不同制冷剂的台架性能测试数据[9~11,15,16]. 需要说明的是, 制热模式下R134a、R410A和混合制冷剂M2的最低运行环境温度为−10°C, 更低的环境温度工况需要开启PTC加热器, CO2和CO2/R41(50/50)的最低环境温度则为−20°C. 由于环境气候条件和车辆行驶速度都会影响热泵系统运行的性能, 为了方便模型计算,本文将LCCP模型中的能耗预测子模型用到的热泵系统COP拟合为环境温度的函数. 对于每一个环境测试工况, 实验测试均在多个不同的迎面风速下进行, 以模拟不同的车辆行驶速度, 进而在不同的气候条件下得到热泵系统性能随环境温度变化的关系, 最后将系统性能拟合为环境温度的函数. 图4(b)给出了本文建立的能耗模型预测所有制冷剂系统的COP与台架实验测试得到COP的对比, 可以看到, 能耗模型预测热泵系统COP的精度在±6.5%.

气候环境和汽车行驶速度均影响系统性能, 进而影响能耗. 为评估上述因素的影响, 本文首先在每个单独的气候工况下(环境温度及相对湿度)对性能数据与汽车行驶速度进行拟合, 然后通过计算WLTC驾驶循环内的时均性能数据得到循环周期内的平均性能:

其中, t是指时间变量, T是行驶周期的总时长, pi是压缩机耗功, 下角标i表示一天中的小时数, 为1~24 h. 将循环平均性能数据拟合为环境温度的函数, 并通过改变空气焓值来考虑相对湿度的影响.

本文将PMV-PPD热舒适模型[30]融合到系统输入功率及运行时间的计算中. 若要计算压缩机耗功, 首先要明确系统运行模式. 考虑到PMV指数与乘客热感觉相关, 将其用于评估系统的运行模式(制冷或制热)。

风扇耗功Pfan,i通常根据压缩机排气压力和汽车行驶速度进行修正. 为简化计算, 本文对风扇和鼓风机采用与压缩机耗功计算同样的方法, 即采用全周期行驶的平均值, 相关数据汇总于表S6。

本文根据PPD指数来预测电动汽车热泵系统的开启时间, 该指数是当人们对热环境感到不满意时会打开空调的统计百分比. 因此, 热泵系统启动时间的统计平均通过驾驶时间和PPD指数相乘计算。

结合采集的数据, 利用式(15)和(16)可以计算得到系统输入功和运行时间. 最终, 通过式(5)和(6)分别求得每年由热泵系统运行所导致的电力消耗和碳排放.

2 结果与讨论

图5(a)所示为采用不同工质热泵系统的CO2直接排放, 可以看出, 制冷剂种类对CO2直接排放起决定作用,同一城市气候条件下的直接碳排放与制冷剂的GWP大小保持高度一致. 采用新型制冷剂M2和CO2/R41的系统在全生命周期下的直接排放相比R134a系统平均分别减少了90%和97%, 而R410A系统的直接排放则比R134a高出46%, CO2系统的直接排放几乎可以忽略.此外, 气候条件也会对直接排放产生细微影响, 如式(2)所示, 直接排放和制冷剂泄漏速率相关. 在温暖和炎热地区, 如中国广州与美国太阳城, 电动汽车热泵系统的常规制冷剂泄漏速率随着温度升高而升高, 导致这些城市的直接排放略高于其他地区. 即便如此, 不同地区的直接排放仍然相近, 表明降低制冷剂GWP是减少直接排放的关键.

如图5(b)所示, 相比于直接排放, 间接排放的值要高得多, 总体来看, 不同城市之间的间接排放差异较大,这是因为不同城市的气候条件、车辆驾驶及热泵开启时间、当地发电碳排放强度都会对电动汽车热泵系统间接排放产生重要影响. 对于温暖地区广州和太阳城,全年平均温度分别为22.2和24.3°C, 因此, 热泵系统只需运行在高效制冷模式, 且运行时间也比其他城市低,导致间接排放较低. 温和气候区北京、上海、芝加哥的全年平均温度分别为12.6、16.6、10.7°C, 表明热泵系统制冷和制热模式均要运行, 但芝加哥的间接排放明显比北京和上海低得多. 这是因为芝加哥的CEF分别仅为北京、上海的42.0%和52.7%, 即清洁能源的发电比率越高, 热泵系统的用电间接碳排放可以得到显著下降; 对寒冷地区哈尔滨和法戈而言, 其全年平均气温仅为4和5.2°C, 热泵系统大部分时间需要运行在与PTC加热器配合的制热模式, 且发电碳排放强度相对较高, 导致其间接排放较高.

从图5(b)也可以看到, 不同制冷剂对间接排放的影响在不同气候条件城市之间存在显著差异, CO2在温暖与温和气候区域的间接排放均比其他制冷剂高, 而在寒冷地区, 哈尔滨和法戈具有比R134a、R410A和M2更低的间接排放, 这与CO2低温制热效率高、制冷效率低的事实相印证, 表明CO2在寒冷地区具有间接排放优势. 相比R134a, CO2在寒冷地区的间接排放减少了约7%; 采用M2的热泵系统间接排放比R410A系统低, 但比R134a系统多了2%~27%; 在温和及温暖气候下, CO2/R41的间接排放比CO2低9%~23%, 且与R134a系统相近, 但在法戈这样的寒冷气候下, CO2/R41的间接排放相比R134a系统减少了8%. 上述结果与电动汽车热泵系统能耗有相近的表现趋势, 具体阐述如下

图6为电动汽车热泵在制冷和制热模式下的年运行能耗与COP性能. 从图6(a)可以看出, 对所有制冷剂而言, 制冷能耗与不同城市的气候条件有着极高的相关性, 相比于温和及寒冷气候, 在炎热天气下, 系统制冷运行时间更长, 因而消耗更多的电量. R410A的制冷能耗较R134a高, 新制冷剂M2的能耗比R134a多7%~52%, 但低于R410A. 由图6(b)可知, 这是因为R134a系统比R410A和M2运行效率COP更高, M2的COP略高于R410A. 在所有制冷剂中, CO2系统能耗最高, 这是因为在制冷模式下, CO2系统效率最低. 与CO2相比, CO2/R41系统能耗低得多. 在温暖气候下, CO2/R41的COP略高于R410A和M2, 使得CO2/R41的能耗水平低于R410A和M2.

对于制热模式, 制热能耗受不同城市气候特征影响较大. 如图6(c)所示, 电动汽车热泵系统在寒冷气候下的能耗明显高于温和及温暖气候. 新制冷剂M2在制热模式下相比R410A的能耗略少, 这是因为其制热模式下的COP略高于R410A. 但是, 相比R134a, M2的能耗要高出1%~57%. 虽然在−5°C的环境温度下, M2的制热性能要优于R134a, 但在0~10°C的运行工况下, 其COP相对R134a较低, 导致M2的全年制热能耗仍然高于R134a. 如图6(c)所示, 制热模式下, CO2热泵系统相比R134a、R410A和M2所消耗的能量较少, 其制热性能较好. 寒冷气候下, CO2热泵系统相比R134a的能耗降低了约21%. CO2/R41相比CO2具有较高的制热COP,在温暖与温和气候下, 能节省约25%的能耗. 但在如哈尔滨和法戈这样的寒冷地区, CO2/R41相比CO2的能耗较高, 这是因为CO2/R41的制热量低于CO2, 因此需要额外的电加热以满足寒冷环境下的热负荷需求. 此外,图6(c)展现了相比电加热而言热泵系统的节能潜力, 在大部分地区, 相比纯电加热系统, 采用热泵可节约36%~ 69%电力. 值得注意的是, 在如广州这样的温暖地区,热泵系统的能耗略高于电加热. 这是因为电动压缩机的转速有最低限制, 在温暖气候下, 制热量超过了所需的热负荷, 造成了浪费.

通过比较图6(a), (c), 电动汽车热泵能耗主要与气候条件相关. 在温暖气候区域, 由制冷造成的能耗占比约为80%. 在寒冷气候下, 超过85%的能耗是由制热造成的. 但在温和气候下, 能耗百分比受制冷剂影响较大.对于R134a、R410A和M2系统, 制冷能耗占20%~40%,对于CO2和CO2/R41系统, 制冷能耗占比为40%~60%.

图7以R134a为例, 进一步展示了在不同地区, 由于热泵系统运行带来的能耗和间接排放的比较. 图7(a)解释了碳排放强度对间接排放的影响. 一般而言, 间接排放和能耗分布是保持一致的. 但是, 值得注意的是, 即使上海的电动汽车热泵运行能耗低于芝加哥, 但其间接排放却相对较高. 这是因为不同于传统汽车空调的排放来自燃油消耗, 电动汽车热泵运行消耗的是电力,因此, 发电的碳排放强度会直接影响间接排放. 上海的高排放是由相对较高的碳排放强度导致的. 采用其他工质的热泵系统也表现出与R134a相同的趋势. 图7(b)以R134a电动汽车热泵系统为例, 展示了不同因素对间接排放所造成的影响. 由于系统制造和报废回收带来的间接排放几乎不受系统所在地区影响, 这两部分加起来不超过90 kg CO2, 或总间接排放的5%; 由于在途运输造成的间接排放随着地区不同而稍有变化, 大约占10%. 可以认为, 不同制冷剂种类和不同地区对以上3部分的间接排放影响是微乎其微的. 但是, 由系统运行带来的间接排放占比超过85%, 即使认为热泵系统的部件质量一样, 汽车行驶距离和发电碳排放强度的不同均会引起间接排放的显著变化. 为了进一步说明碳排放强度及其他参数的影响, 本文对碳排放强度CEF、COP、冷热负荷及系统重量作了敏感性分析,当这些参数在当前水平的±30%范围变化时, 得到的LCCP总排放如图7(c)~(f)所示. 可以看到, 降低CEF和负荷、提升COP能够显著降低热泵系统的碳排放, 当CEF降低30%时, 各制冷剂的平均排放能够降低27%,这就要求各个地区不断增加清洁能源发电占比, 加快CEF的削减进程. 另外, 低GWP的制冷剂不一定具有最低排放, 在大多数情况下, 占LCCP大部分的间接排放比GWP起着更重要的作用, 例如, GWP为150的制冷剂碳排放与GWP为750、CEF为−13.5%(图7(c))或COP为+15%(图7(d))或负荷为−14.6%(图7(e))的制冷剂碳排放一样, 而系统重量变化对碳排放的影响较小. 以上结果表明, CEF对LCCP减排的影响最显著, 其次是冷热负荷, 然后是COP, 而系统质量的影响可以忽略不计. 我们的结果证明, 现行GWP<150的法规并不是最佳解决方案, 未来的政策制定者必须全面量化全生命周期碳排放的影响.

综上, 不同制冷剂电动汽车热泵系统的全生命周期总排放如图8所示. 以R134a系统作为基准, 衡量了采用其他制冷剂对系统总排放带来的变化. 采用R410A作为工质的电动汽车热泵系统, 总排放相比R134a增加了11%~36%. 虽然采用新制冷剂M2的热泵系统相比R134a的间接排放高, 但总排放却减少了3%~35%, 这是因为M2系统直接排放相比R134a有所减少. 由于CO2的GWP值极低, 除上海以外, CO2热泵系统的总排放相比R134a减少了6%~27%. 在哈尔滨、法戈等寒冷气候下, CO2系统的排放低于M2系统. 在所有研究的制冷剂中, CO2/R41热泵系统的排放最少, 相比R134a减少了5%~42%, 相比CO2减少了1%~21%. 所有地区的平均总排放由高到低排列为: R410A > R134a > CO2 > M2 >CO2/R41。

3 结论 

本文通过建立适用于电动汽车热泵的LCCP模型,评价了制冷剂全生命周期气候性能, 探究了R134a、R410A、CO2和新型环保制冷剂CO2/R41、M2的环境影响, 主要结论如下. 

（1) LCCP模型中的能耗模型预测热泵系统COP的精度在±6.5%. 能耗结果表明, 在大部分地区, 相比传统电加热系统, 电动汽车热泵系统可节约36%~69%的电力. 

(2) 直接排放主要与制冷剂的GWP相关, 几乎不受气候影响. 间接排放主要受气候、制冷剂类型以及发电碳强度的影响. 提高清洁能源发电占比能够显著降低系统的间接排放. 在间接排放中, 工业制造和报废回收造成的影响仅占5%, 主要影响来自系统运行,占85%. 

(3) R410A热泵系统的直接和间接排放均高于R134a, 总排放约高出11%~36%. 新制冷剂M2热泵系统的间接排放相比R134a高2%~27%, 直接排放则减少了97%, 总排放相比R134a减少了约3%~35%, 且比R410A低14%~71%. 

(4) CO2热泵系统的直接排放可忽略, 在如哈尔滨、法戈这样的寒冷地区, 其间接排放相比R134a减少了7%, 总能耗相比R134a系统减少了6%~27%; 但是在上海这样的温暖地区, 碳排放强度较高, CO2的能耗则高出20%. 在本文所研究的制冷剂中, CO2/R41电动汽车热泵系统LCCP最低, 其LCCP值相比R134a系统减少了5%~42%, 相比CO2系统减少了1%~21%.

(5) 本文所建立的模型与计算结果可为基于LCCP性能的制冷剂替代选择提供参考. 未来, 根据我国能源结构、区域气候条件, 因地制宜发展电动汽车热泵技术, 采用低GWP新型制冷剂, 不断提高能源利用效率和清洁能源发电比例, 对降低电动汽车热泵全生命周期碳排放具有重大潜力.