国家电动汽车的好处
附录：国家电动汽车效益方法、假设和参考文献 DaveReichmuthDaveCookeSamHoustonAlyssaTsuchiya March2024 www.ucsusa.org/resources/state-electric-vehicle-benefitshttps://doi.org/10.47923/2024.12615 Scope 以下统计信息适用于仅以电动模式运行的电池电动汽车（EV）或插电式混合动力电动汽车（PHEV） 。燃料电池电动汽车未包含在此次分析中。 电动汽车和燃气动力汽车排放 发电厂排放 我们在分析中使用的与电力生产相关的排放值来源于美国环境保护署（EPA）的《排放与发电资源综合数据库》（eGRID），这是一个包含美国每座向政府提供发电数据的电厂的全面排放数据源。我们使用了数据分析时可获取的最新版本数据库：eGRID2021，该数据库包含了2021年日历年的电厂排放和发电数据 ，并于2023年1月发布。 子区域是由EPA根据功率控制区域和北美可靠性区域组织的一组植物。这些分组反映了哪些发电厂为哪些家庭服务，并合理地近似了子区域内那些家庭使用的电网混合电力构成。 细分后的eGRID子区域的层级划分允许进行比国家平均水平更为精确的发电厂排放强度计算，这是因为考虑到了电网混合的地区差异。正是由于这个原因，eGRID被选为研究数据源，而非其他拥有同样详细电厂信息但子区域较少的数据来源。家庭用电的实际电网混合情况取决于各自供电公司的特定服务范围，但大多数供电公司的具体电网混合数据并未易于获取，因此在本研究中未被采用。 eGRID的方法论将子区域视为封闭系统，根据其包含的发电厂的排放强度计算每个子区域的发电强度。这种方法忽略了子区域之间的电力进口和出口，这损害了区域排放估算的准确性。因此，eGRID的设计者建议将26个子区域作为最适于估计与用电相关排放水平的细分级别，因为它们在通过细分获得的精确度与忽略进出口所导致的准确性损失之间达到了最佳平衡（Rothschild等，2009年）。 传输损耗系数 eGRID发电厂排放率并未考虑从发电厂到家庭之间的输配电损耗。为了计算每单位能源使用产生的排放量（而非生产的能源），我们使用eGRID提供的电网损失因子来增加排放率。. 上游排放因素 eGRID子区域排放率仅包含发电厂产生的电力所导致的排放，不包括上游因开采和运输发电厂原料而导致的排放。因此，我们为每个子区域计算了原料排放率，该率依赖于对应发电站所使用的燃料类型。每种燃料类型都有其独特的上游排放率，我们从公开可用的生命周期排放模型GREET（2022版，由阿贡国家实验室[ANL]开发）中获取了这些数据。接着，我们从eGRID获得了子区域中每种燃料类型的发电比例。 对于每个子地区，燃料类型的排放率与该子地区中代表的发电份额相乘；这些乘积之和构成了子地区的原料排放率。GREET中的大多数燃料类型直接对应于eGRID中的一个燃料类型，但存在几个例外。eGRID子地区中有少量发电量对应于一个名为“通用化石”的燃料类型；考虑到其上游排放值高于煤炭和石油（这两个在GREET中有已知原料排放率的其他两种化石燃料），因此选择GREET中的天然气排放率为保守估计。eGRID子地区中有更小一部分发电量来自未知来源；对于这一类别的燃料类型，原料排放率是其他燃料类型上游排放率的加权平均值，基于发电量权重计算得出。 g/kWh转换为公吨CO2e排放 我们乘以估计的排放强度值(每千瓦时二氧化碳当量的克数，或gCO2e/kWh)和0.314kWh/英里的销售加权电动汽车平均效率，导致gCO2每英里估算。为了进行最高效的电动汽车计算，使用了0.24kWh/mile的效率，这对应于2024年的现代IONIQ6长续航后轮驱动电动汽车，配备18英寸车轮。年排放率通过每年11,599英里的平均行驶里程来估计。汽油车辆的排放量被估算为10,708gCO。2基于每加 仑汽油的GREET碳强度，✲据11%的加州调和汽油和89%的非加州汽油的加权平均值。 公共卫生 所引用的货币化公共卫生效益和避免工作日损失的数据来源于美国肺协会（AmericanLungAssociation ，简称ALA）于2023年的分析。该分析采用了美国环境保护署（USEPA）的共益风险评估（Co-BenefitsRiskAssessment，简称COBRA）健康模型，版本4.1。✲据技术文档，货币化公共卫生效益反映了美国人口愿意为降低过早死亡或某些疾病风险而支付的费用，包括非市场估值研究、预计的疾病成本以及与疾病相关的生产力损失（ALA2022）。 从2020年到2050年，利益呈累积性增长。分析假定所有乘用车销售在2035年前全部实现零排放，电力由主要强调无排放可再生能源的电网混合产生，并且已实施了无排放车辆（ZEV）政策（先进清洁汽车I和II ）。 阿拉斯加和夏威夷的数据不可用，因为COBRA模型仅涵盖美国的邻近地区。 电动汽车制造业就业岗位 关于宣布的电动汽车制造职位的数据来源于由BlueGreenAlliance基金会与AtlasPublicPolicy合作的EVJobsHub（EVJH）。✲据EVJH的方法论，“数据通过原始研究获取，该研究基于报道和原始资料，并与可获得的国家实验室和美国能源部报告进行了交叉验证。” 事实单中宣布的工作数量涵盖的时间范围是从2021年1月1日到2024年2月7日。所包含的类别有电池、电池回收、电动汽车充电、轻型车辆、多种车辆类目，以及部件；中型和重型车辆被排除在外。 乡村旅游 农村旅游的数据来源于国家家庭出行调查（NationalHouseholdTravelSurvey,NHTS）：“国家家庭出行调查是关于美国居民在全50个州及哥伦比亚特区的出行信息来源。此调查涵盖了所有交通方式（私家车、公共交通、步行和骑行）以及各种出行目的（上班、上学、休闲和私人/家庭出行）的行为记录”（FHWA,n.d.;FHWA2019）。 “农村”家庭通过美国人口普查局对城乡的定义，在NHTS数据集内确定。旅行指的是家庭的总车辆行驶里程，这一数据由NHTS提供。NHTS数据集明确列出了行程长度，并使用NHTS行程权重进行了加权。 由于某些州的样本量比其他州更集中，且超过100英里的旅行在全国范围内相对罕见，数据还按普查区级别进行了聚合，以确保具有统计意义的样本。误差棒反映了NHTS旅行数据中使用了杰克knife方法的抽样误差。然后比较了不同行程长度下农村旅行份额的州平均水平与普查区值。如果在90%置信水平上两者不统计学上显著不同，则使用普查区的旅行份额。最终有20个州的数据被调整以反映这种统计不确定性。 充电基础设施 充电端口增加量是从替代燃料数据中心（AFDC2024）收集的数据计算得出。计算方式为从2021年到2023年的简单百分比变化：(2023年的端口数-2021年的端口数)/2021年的端口数。2021年的端口计数是从页面“各州替代加油站数量”中的“历史数据”电子表格中获取的一年一度快照。而2023年的计数基于2024年1月4日该网页上显示的实时数据（假设这可以很好地近似代表截至2023年12月31日部署的加油站） 。 NEVI计划的州级资金来源于美国运输部联邦公路管理局的网页“五年全国电动汽车基础设施资金分配表” （FHWA2022）。 电动汽车和燃气动力汽车的燃料成本 效用率 通过国家可再生能源实验室获得费率设计和成本 Database （NREL2023），通过确认使用电力服务提供商的官方网站。我们确定了每个服务提供商的边际体积率，其中包括调整（税费）。未包括固定费用（计量费）。季节性费率基于季节的相对长度进行了平均，假设电动汽车的用电量在整个年内保持恒定速率。 分层的非时段费率假定电动汽车充电量高于美国能源信息署（EIA）的平均家庭用电量或超过基准线的100%（如果数据可用）。假设电动汽车每月充电需求为344kWh/月（即每天11.3kWh）。当同时存在分层和非分层的时段/电动汽车费率时，使用非分层费率。如果有多个时段/电动汽车费率可供选择，则选择夜间费率最低的那个。由于安装第二个计量表的费用及其使用相关费用难以量化，因此不考虑需要安装额外计量表的费率。 对于已知每kWh费用（如果适用，还有每kW需求费用）的每个费率，使用（电费成本）x（电动汽车效率）x（1/汽油效率）计算了$/加仑等效值。其中，电动汽车效率为加权的美国电动汽车效率（0.314kWh/英里），而每加仑英里的里程数为30英里/加仑。 每个城市的汽油价格通过使用GasBuddy（2024）的数据来确定，该数据涵盖了2024年1月18日至19日的普通汽油平均成本。 电动汽车销售 电动汽车销售和销售增长率基于新车注册数据(Atlas2023)。 Authors DaveReichmuth是UCS清洁运输计划的高级工程师。戴夫·库克 是该计划的高级车辆分析师。山姆·休斯顿是该计划的高级车辆分析师。AlyssaTsuchiya是该计划的政策和政府事务主任。 参考文献 替代燃料数据中心（AFDC）。2024.各州替代燃料加注站计数，1月4日访问。华盛顿特区：能源部车辆技术办公室 。<https://afdc.energy.gov/stations/states>美国汽车协会（AAA）。2023.您的驾驶成本.https://publicairsources.aaa.biz/wp-content/uploads/2023/09/AUTO_YDC-Brochure_r2.pdf美国肺脏协会(ALA)。2022.对转向零排放交通技术过渡的国家健康福利的更新评估美国肺脏协会（ALA）。2023。《零排放技术前研究》。芝加哥，IL。网址：[www.lung.org/getmedia/9b396179-40ff-4b3b-9426-9ceea288575d/prior-research-zero-emission-technologies-2022.pdf](www.lung.org/getmedia/9b396179-40ff-4b3b-9426-9ceea288575d/prior-research-zero-emission-technologies-2022.pdf)清洁空气：零排放汽车和电力的健康益处。芝加哥，伊利诺伊州。www.lung.org/clean-air/electric-vehicle-report/driving-to-clean-airArgonneNationalLaboratory(ANL).2023.GREETModel:TheGreenhousegas,regulatedemissions, 技术模型中的能源使用与环境。阿贡国家实验室，伊利诺伊州。<https://greet.es.anl.gov>；阿塔斯电动汽车中心 （阿塔斯）。2023年。汽车制造商仪表板。华盛顿特区：阿塔斯公共政策。<https://www.atlasevhub.com/materials/automakers-dashboard/>蓝绿色联盟基金会（BGA）与阿塔斯公共政策（阿塔斯）。2024年。电动汽车就业中心。访问日期为2月6日。明尼阿波利斯，明尼苏达州：蓝绿色联盟基金会和华盛顿特区：阿塔斯公共政策。<https ://evjobs.bgafoundation.org/>能源部（DOE）。2024年。替代燃料数据中心，访问日期为2023年1月4日。华盛顿特区。<https://afdc.energy.gov/stations/states>能源部（DOE）和环境保护署（EPA）。2024年。燃油经济性政府网站。华盛顿特区。<www.fueleconomy.gov/feg/Find.do?action=sbs&id=46957>环境保护署（EPA）。2023年。排放与发电资源集成
