美赛论文翻译

方法

数学模型

沃尔泰拉方程式描述了一个针对竞争模拟的生态学方法（2010 Wolfman演示项目）。该方程式考虑多物种竞争同一种资源时的效果。在得到当下已注册汽车的数据初始值时（北美交通详细数据库2011），我们可以通过一个常微分沃尔泰拉方程组来表示在汽油量G(t)、电量E(t)和混合物量H(t)这三种因素共同作用下的汽车。

利用Cash-Karp方法推导出的系数，我们通过龙格库塔费尔伯格方法（the

Runge-Kutta-Fehlberg method）来求解系统方程。这种方法能在不引入过多舍入误差的同时给出这个问题的有效解[Chapra and Canale 2002].

由于数据有限，我们很难对模型做可靠的校准。所以，这个模型最适用于去运行多种场景和比较结果。

经济效应

通过竞争参数，燃料成本（包括汽油和电的成本）可以通过一个增长模型来表示。如果汽油价格升高，那么电动汽车就会更有竞争力；如果电力成本上升，那么汽油汽车就更占优势。

如果我们对充电或电池交换站、公共停车设备上的充电端口和改善技术的研究这三者加

大投资，就会导致大量BEVs出现。

近年来电池技术一直在迅猛发展。价格、生命周期、范围以及电池的效率都能决定BEV 数量上的优势。

现值模型

BEV和PHEV的经济生存能力可以被量化为一辆运输工具生命期内的所有权成本。我们可以将汽油价格和电力价格转化为汽车年平均行驶距离11,720英里下的费用[U.S. Energy Information Agency 2010]. 我们带入年度维护和维修成本Rt （Rt= 500美元/年）[Automotive. com 2011]）. 利用Callaway [2011]和Penn [2011]给出的关于日产零排放聆风电动车和本田思域SI 的数据，我们可以比较两者的购入成本和每辆汽车运行八年的成本[Willis and Finney 2004]。即使在利率、资源消耗、维护成本、行驶距离、电池技术和转售价值这些因素发生改变时，也能很容易地调整模型来适应相应情形。

对环境的影响

同时充电100000辆电动汽车潜在的能源需求量为440GW。当充电量要求是最高充电量时（充满），就需要附加容量了。如果一个典型的燃煤电厂能供应236MW, 那么我们就需要1865多发电厂来满足这100000辆汽车的电力需求。

对人健康的影响

在这个模型中，尾气排放量以及燃煤电厂的废气排放量决定了潜在的健康风险。通过给早逝和持续增长的疾病率分配货币价值，由一辆汽车一年产生的颗粒物质导致的每ICE健康风

险值都估计会消耗103美元。.

讨论

模型参数

描述竞争力的参数，以及初始状态和载运容量值as well as the initial

conditions and the carrying capacities values (the K parameters) will vary with region of the country.

The values used in the base case for the growth rates for the types of vehicles (r G, r E, and r H) are based on current trends, and they are assumed constant throughout the modeling period. In reality, they would depend

on supply and demand and could change dramatically over time.