2019年，全球汽车产业进入深度变革的关键时期。汽车技术、市场、政策正在发生前所未有的变化，机遇与挑战并存。在这个大背景下，2020年1月10日中国电动汽车百人会召开了以“把握形势 聚焦转型 引领创新”为主题的年度大型论坛。此次论坛将讨论全球及中国汽车产业与市场发生的重大变革，转型方向与路径，中国有关汽车的政策走势以及市场驱动阶段的新能源汽车技术路线、产业重组的机遇与竞争合作模式、电动汽车安全、核心技术突破、燃料电池汽车发展、自动驾驶与智能网联汽车发展的顶层设计与规制创新等相关内容。

  会议上西班牙奥维耶多大学教授、“Gijon智慧城市”主席Pablo Arboleya发表了演讲，以下为演讲实录：

西班牙奥维耶多大学教授、“Gijon智慧城市”主席 Pablo Arboleya

  谢谢大家。我要感谢本次论坛的主办方对我的邀请，我也非常高兴能够有机会跟大家来介绍一些话题，今天我要介绍的话题主要就是如何能够在DC Traction网络如何运用在铁路当中，并且不断提升其效率方面的一些替代性的做法。

  在这里我会跟大家分享一下我们在DC Traction网络上面，直流和交流的网络上面，我们有哪些可以做的。同时我们之前同大众集团也在从车辆的内部去使用系统，我们来看一下这方面一些最新的研究。大家看到这里就是我们的DC Traction网络，是直流的牵引网络，我们在这里会去使用一个不同的电器元件，其中就涉及到二级管的整流器，很容易去控制，但是很大的问题就是不是可逆的，只能是单向的实现这种电流，而不能实现反向的电流。在DC网络当中如果出现一些问题的话，你就没有办法不关停电路的情况下进行逆转。我们没有办法把电池包去应用在铁轨的系统当中，我在这里就想用一个非常简单的案例来给大家分享一下，这里主要的系统有两条线路的一个不可逆的二级管变电站这样一个系统。

  我们来看这两辆车是固定的，我们希望来研究一下如果我们加入到了一些变量的话，这两辆汽车的运动会发生什么样的变化呢。我们来看一下整个网络的变化情况，这其中是涉及到一个数学模式，数学方法，大家来看，通过这样一个模式，能完成牵引方式的预测，但是这个比较复杂，所以不给大家做介绍了。这里面涉及到牵引的方式和制动方式，我们看到V1和V2发生变化，V1会增加到V2，从550增加到600，但是如果低于V2的话，这就意味着整个控制系统需要来进行变动。因为电压的水平如果太低的话，可能没有办法来确保足够的电流还有电压的供应，从而能够保证整个控制系统的安全。再一个，如果降低到V1以下，这个时候电力供应完全切断了，整个系统无法进行正常的运转。

  看一下制动的情况，情况就不太一样了，在这个时候我们需要来看一下V3和V4之间的区别，V3和V4之间的差距，当V3位于850，V4位于900的时候，这个是常规的DC的方案，这两辆车都在加速，在这样的情况下，大概的千瓦数是377千瓦，后来经过了一定的变动，这个千瓦数增加到了388千瓦，这就意味着现在增长的水平大概是20%、19%左右峰值功率的变化。不过这不是最重要的因素，最重要的因素是这个系统没有办法支持20%的电力供应的变化。

  如何解释这个变化呢?这里展示的就是电力的消耗，两辆车的电力消耗还有整个网络的情况，这是我给大家展示的第一个DC的方案。下面我们来看，如果其中一辆车加速，另外一辆车制动，这时候是怎么样的呢?涉及到功率情况，也会发生变化，但是因为这个时候具有电力的输入，所以我们发现只有S3线是在处于运行的过程当中。这个时候大概很小一部分的电力供应能够真正的输入其中，如果这两辆车同时制动会发生什么情况呢?我们需要同时进行电力的输入，这就意味着这些电力需要在同样一个时间需要进行载负，这样的情况出现的频率有多高呢?两个都在加速或者两个都在制动，我们看一下这张图表，展示的就是这个情况。蓝色的代表第二辆车，红色代表第一辆车，这样的情况，如果值是负值的话就是制动，正值就是加速，这能展示三种不同的情况。如果大家需要对像北京的地铁或者巴黎或者是伦敦的地铁来进行建模，大家需要明确一点，就是地铁的数量，线路的数量非常多，不可能两辆车出现这样的情况，我们需要协调大量的车辆。

  下面我们来看，假如我们引入到了可逆变站，这种解决方案会发生什么样的情况呢?我们看到能够通过电力变压器还有二级管整流器，它能够达到这样一个额定功率。还有空载还有电压的情况，另外还有电力变压器整体的电压情况，以及变频器的额定功率的情况，这个时候我们可能就需要把电力供应从DC的系统来引回到电网当中。

  下面我们在这个情况下看看第二个案例的情况，这个情况有一辆车现在正在制动，这个时候我们发现效率是原有效率的85%，可能会有小幅的变化。在这个方案当中我们发现效率出现了明显的变化，现在能够达到90%的效率。

  下面给大家介绍一个替代的方案，以便进行效率的提高。为什么这个方案没有办法进行批量化的使用?因为这样的技术在现在还未能够真正实现成熟。不过我们需要明确的是，它的确能够很有效的提高效率，但是它的问题可能会导致电池它的性能会出现明显的在短时间内的降低，所以可能会导致电池的退化，因此这个问题会成为一个重要的阻碍。如果在未来我们看到整个电压的情况过高，可能系统或者电池就无法再负，这个时候因为我们是需要借助电池来进行电力的供应，因此就需要考虑到电池的承受能力。

  再来看一下，这是整个数学的模型，大家需要明确一点，这只是一个基本的情况。我们没有考虑到其他很多变量进来，在这种情况下，假如我们把电池的因素加入进来，我们就会发现它的效率情况会提升90%。在之前的案例当中，我们甚至都没有办法来提供20%的能源供应，现在我们看到整个效率情况已经得到了充分的提高。而且现在供电的情况已经达到了196千瓦，整体它的性能都有了巨大的提升。我们来看一辆车正在加速，另外一辆车在制动的情况，我们依然能够实现效率的提高，大概能够达到85%，如果我们引入到电池，可能会有什么样的情况呢?大概能够实现93%。除此之外，我们看到整个系统它的效率会出现比较明显的提高，而且实现比较高的可控制性，整个系统能够实现更高效能的运转。

  我们看一下，假如我们引入到这样一个机载的系统会出现什么情况呢?我们把它可以安装到车辆当中，这样每个电池就能够支撑许多辆车辆。比如说我们看到在电流当中，他们都能够实现更高的电池，电量的供应，除此之外，我们可能就会把这样一个负载从电池引入到整个系统。下面我们会把数学模型的部分全部忽略掉，给大家看一下基本的情况，大家看到现在的效率是78%，电力的供应达到20%，能够达到209千瓦。在这种情况下，我们是把整个系统负载到了车辆的内部，在这种情况下，效率提升达到了93%。整个系统包括火车系统它的电池能够为整个车辆提供全部的电力需求，这个情况是一辆汽车在加速，一辆汽车在制动的情况下，这个时候会达到85%，大概的千瓦数是585千瓦。再次强调，在电池的内部当中，事实上效率会有明显的上升，从85%增长到98%。

  我们这些研究是比较学术化的研究，但是我想它应该比较好理解。没有办法给大家详细的展示，只能给大家展示结构图。其实不同的情况我们都需要进行不同的演示，进行不同的分析。比如我们需要考虑平时工作时还有周末的情况，还有其他的天气情况等等，这些都需要考虑进来。

  下面给大家展示的是我们更多的研究案例，这个是在西班牙南部的一个研究案例，偏技术的内容不多说了。下面我想给大家讲一讲我们一些研究的成果，以及我们所使用的这些参数。在之前的例子当中，我给大家提到了有关的参数，在这样的情况下，在动车组当中，我们的存储量每辆汽车都是具有一定的电量存储能力的，但是在实际生活当中，我们很难做到这样的情况。在实际生活当中，可能最佳的情况也就是通过定性技术的利用，我们需要考虑到底有多少的逆变器，到底多少车辆需要这样的系统引入，这些都是要根据每个系统的不同情况来进行实际考虑的。它的时间差值可能会从30分钟到其他的时间不等，这些问题我们都需要进行特别的考虑。比如这张图表为大家所展示的就是我们的8小时间隔的模拟，它事实上是不同的流量，大家看到有两条线的展示。在这种情况下，可能需要大概250千瓦时电力的供应。但是在不同的时间段，它的数据会发生变化，这是我们的目标值，这个目标值是很难真正实现的。不过我们也希望在未来能够不断的去靠近这个目标值，这也能够作为一个测试的指标。我刚刚说了，这是一个理想值，对于这个理想值来说，其实所有的车辆需求的电量以及所供应的电量是很难真正达到这个程度的，这只是一个目标值。只要能够无限逼近这个目标值，其实就已经非常不错了。这也是需要我们在技术上作出很大的改进，才有可能实现。

  最后给大家展示的是另外一种场景下的演示，这个情况展示的是交通流量高和交通流量低情况下不同的数据。大家看大概时间间隔是15分钟一辆车，对于流量高的时候，大概是20分钟，所以我用不同的数值来进行展示123，这些数值展示不同的车辆。2展示的是可逆变的，后面展示的是累计式的车辆，这些只是非常简化的流程。大家还是需要考虑到实际情况当中商业公司可能会有他们不同的方案，他们可能会考虑到不同的技术情况，所以最终的模拟情况可能会达到上千。我只是给大家介绍了8个最基本的在实际生活当中真的能够看到的这些例子，我们往往需要去作出数千次的模拟，才能把所有的情况都穷举完。在这里我们看到X轴有我们的时间，在纵轴是位置，红线是代表有多少次出现所有站都会被封闭的情况，没有红线的地方就是指没有站出现被拦截，通过这些不同的情境来去模拟，目前我们所使用的这些技术组成是否能够发挥他们的作用，同时从整个基础设施的角度来说，是否这些设施能够去充分满足其设计目标。

  在这里我们看到像电容量的角度来说，我们给出的不同的要求，在这里分别列举出来了，比如对一号线来说是3.62，对二号线是3.62，但是对H1是8.65，对H2是8.65。很多时候我们需要去考虑到所有的这些不同的情境，在不同的规模以及不同的车辆数量等等这些基础之上，比如我们只看L1和H1在图像当中，我们就可以去比较比如在不同的情况下，车辆的衔接会是什么样的情况。从交通流量更高的时候，车辆的衔接情况会更好。有时候从制造商的角度来说，如果我在系统当中有更多的列车，整个系统就会出现拥堵的情况，有时候是对的，但是有些情况并不是如此的。因为有些情况下，增加更多的车辆数量会有效的帮助我们提升车辆之间的交接和协同，车辆的距离也会彼此更近，并且沟通效应更好的时候，这就意味着可能会出现一种反而是整体的运输效果更好，拥堵情况更低的这种可能性。正如我所介绍的这些内容，是我们在实验室做的大量的模拟工作当中的一些，我们对任何网络体系都可以开展，不管是针对高铁也好，还是对直流电还是对交流电也好，都可以开展此类的模拟。我们考虑到从一辆汽车的角度来说，一辆汽车可能拥有上千的用户，我们通过模拟能力，可以把它延展到服务汽车产业。

  谢谢大家!