基于多目标优化的中国纯电动汽车发展路径研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2024.0744

摘要/Abstract

摘要：

纯电动汽车产业的发展对中国节能降碳及产业结构升级具有重要意义。为揭示中国纯电动汽车销量增长与单位生产成本下降之间的关系，本文基于多目标优化算法研究了中国纯电动汽车的发展路径。首先，通过广义Bass模型预测了销量趋势，同时，结合双因素学习曲线模型分析了技术、产量与成本的关系，从而预测了成本变化趋势；其次，基于以上预测，建立了多目标优化模型以探索发展路径；最后进行仿真分析。结果显示：2028年销量与成本达到平衡状态，2026—2030年是销量扩张与成本下降协同推进的关键阶段；销量方面，预计2025年前中国纯电动汽车销量将快速增长，随后增速放缓，2029年后增速进一步下降，到2035年，纯电动汽车累计销量将达到预设目标，其中2024—2031年的年均新增销量高达1409.78万辆；生产成本方面，2016—2025年受产品开发成本影响，动力电池单位生产成本高且价格波动大，2025—2031年呈稳步下降，至2031年价格将达到目标区间。

关键词: 纯电动汽车, 优化路径, 广义Bass模型, 双因素学习曲线, 多目标优化

Abstract:

The development of the battery electric vehicle （BEV） industry is of great significance for energy conservation， carbon reduction， and industrial restructuring in China. This study investigates the development path of China’s BEV industry based on a multi-objective optimization algorithm. First， the generalized Bass model is employed to forecast the sales trend. Meanwhile， the two-factor learning curve model is used to analyze the relationship among technology， production scale， and cost， thereby predicting the trend of cost changes. Second， based on the above forecasts， a multi-objective optimization model is constructed to explore the development path. Finally， simulation analysis is conducted. The results show that sales and cost reach a balanced state in 2028， and the period from 2026 to 2030 represents a key stage for the coordinated advancement of industrial sales expansion and cost reduction. In terms of sales， China’s BEV sales are expected to maintain relatively rapid growth before 2025， after which the growth rate will gradually slow down and decline further after 2029. By 2035， cumulative sales are projected to reach the preset target， with an average annual increase of 14.0978 million vehicles from 2024 to 2031. In terms of production cost， affected by product development costs， the unit production cost of power batteries remains high and fluctuates significantly during 2016-2025. From 2025 to 2031， the cost shows a steady downward trend and is expected to approach the target range by 2031.

Key words: battery electric vehicles, optimization path, generalized bass model, two-factor learning curve, multi-objective optimization

中图分类号:

F426.471

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图/表 20

表1

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参考文献 28

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变量	描述
N(t)	中国纯电动汽车的累计年销量
n(t)	中国纯电动汽车的新增年销量
h(t)	外部冲击对创新扩散过程的影响
ks(t)	中国纯电动汽车企业累计研发投入
rd(t)	中国纯电动汽车生产企业研发投入
C(t)	中国纯电动汽车单位生产成本
Q(t)	中国纯电动汽车累计产量
q(t)	中国动力电池新增年装机量
t	时间
LDR	从经验中学习的技术学习率
LSR	从研发中学习的技术学习率
Φ(T)	最优目标函数
F(T)	中国纯电动汽车发展目标总实现程度
f_i (t)	中国纯电动汽车发展分目标实现程度
Δf_i	目标容限
P(t)	中国纯电动汽车累计政府补贴
en(t)	第t年充电桩累计量
参数	描述
p	创新者系数即尚未使用该产品的人受到外部因素的影响开始使用的可能性
q	模仿者系数即尚未使用该产品的人受到使用者口碑影响开始使用的可能性
m	中国纯电动汽车累计最高销量
a	冲击开始时刻
b	冲击结束时刻
c	冲击方向及强度
δ	累计研发投入的折旧率
α	经验累积指数
β	技术创新指数
ω	多目标优化的加权因子
θ	目标容限下限
γ	目标容限上限

年份	纯电动汽车销量/万辆
2011	0.56
2012	1.14
2013	1.46
2014	4.5
2015	24.75
2016	40.9
2017	65.2
2018	98.4
2019	97.2
2020	111.5
2021	291.6
2022	536.5
2023	665.7

参数	广义Bass-矩形冲击1	广义Bass-矩形冲击2	广义Bass-矩形冲击3
m	1.59×10⁴	1.59×10⁴	1.59×10⁴
p	7.422×10^-5	7.422×10^-5	7.422×10^-5
q	0.4696	0.4696	0.4696
a	5	8	9
b	7	9	10
c	-0.462	0.683	-0.856

年份t	单位生产成本 C(t)/(元/kW·h)	动力电池累计装机 Q(t)/(GW·h)	累计研发投入 ks(t)/亿元	ln(C(t))	ln(Q(t))	ln(ks(t))
2016	2247.59	50.21	821.4985	7.72	3.92	6.71
2017	1581.28	86.45	1038.059	7.37	4.46	6.95
2018	1358.91	143.35	1288.713	7.21	4.97	7.16
2019	1199.91	205.55	1558.342	7.09	5.33	7.35
2020	978.74	269.55	1883.537	6.89	5.60	7.54
2021	898.97	424.05	2212.794	6.80	6.05	7.70
2022	1051.65	718.65	2524.184	6.96	6.58	7.83

变量	估计值	t值	P值(t检验)
常数项	7.9110	2.477	0.09
ln(Q(t))	-0.0868	-0.304	0.781
ln(ks(t))	-0.1024	-0.579	0.603
R²	0.979	调整的R²	0.965
F统计量	69.626	P值（F检验）	0.003