基于生命周期的高速铁路节能效果评估的分析

　　新建高速铁路投产运营后，本应由平行的既有客运方式承担的一部分客流转移至高速铁路承担，并且由于交通供给改善，高速铁路本身会诱增客流。从整个城际客运系统的能源消耗看，变化值是高速铁路客流(包括转移和诱增两部分)造成的能源消耗与本应由既有客运方式承担的客流造成的能源消耗的差值，这个变化值定义为高速铁路的净能源消耗。引入概率理论，在考虑电力生命周期能源消耗的基础上，利用蒙特卡洛方法计算了高速铁路运营阶段每年的净能源消耗及概率:若净能源消耗为负，说明高速铁路是节能的;若为正，则说明新建高速铁路并未达到节能效果。
　　影响生命周期视角下高速铁路节能效果的主要因素包括以下几个:高速铁路的客流和座位利用率、燃料及电力生命周期的能源消耗系数、高速铁路客流来自转移和诱增的比例以及与高速铁路平行的既有客运方式的能源消耗强度。对于以上因素对评估结果的影响通过以下方式量化。
　　(1)皮尔生长曲线:由于高速铁路运营后承担的客流是逐渐增长的过程，随着运营年数推进，每年高速铁路全线的平均客流密度按照皮尔生长曲线增长。
　　(2)三角形分布:对于高速铁路的座位利用率、传统燃料及电力生命周期的能源消耗系数以及与高速铁路平行的既有客运方式的能源消耗强度等参数来说，虽然未来技术发展存在不确定性，但这些参数的取值一般容易确定上、下限，并且根据发展趋势，可以预测最可能的取值。这些参数的数学特征符合三角形分布的特征，因此，采用三角形分布来描述这些参数的概率特性。
　　(3)均匀分布:对于高速铁路客流来自转移的比例这些参数来说，虽然根据对己开通高速铁路客流的数据调查和分析，基本可以确定取值范围，但与三角形分布不同的是，这些参数难以在取值范围内确定最可能取值，因此，认为这些参数在取值范围内取各值的概率是相同的，符合均匀分布的特征，用均匀分布来描述这些参数的数学特征。诱增客流的比例即100%与来自既有客运方式的转移客流比例之和的差值。
　　本文设计算例中，与高速铁路平行的既有客运方式包括普速铁路、民航、长途巴士和私家车4种，高速铁路运营里程1000 km，与其平行的普速铁路列车采用电力牵引，民航采用传统航空煤油运输，长途巴士使用传统柴油驱动，私家车采用传统汽油驱动。评估结果表明:基于生命周期的高速铁路节能效果依然明显。运营第1年，高速铁路能够节约的能源的数学期望可达6916 TJ，而高速铁路不具备节能效果的概率不足5 070。随着客流增长，高速铁路能够节约的能源的数学期望逐渐提高，节能量跨度也在增加，运营第13年，客流密度达到稳定值的90070，客流基本成熟，高速铁路能够节约的能源的数学期望可达25606TJ.
　　最后，对影响高速铁路节能效果的参数进行了敏感性分析，包括以下三个参数:电力生命周期能源消耗系数、高速铁路的座位利用率以及高速铁路客流来自转移和诱增的比例。敏感性分析结果表明:
　　电力生命周期能源消耗系数的降低能够明显提高高速铁路的节能效果，这个参数的基准三角形分布为(1.84, 2.41, 3.25) MT/MT，敏感性分析区间为下降50%和上升10%,在运营第13年的时间断面上，高速铁路能够节约的能源的数学期望关于这个参数的弹性系数为-3.47。
　　提高高速铁路的座位利用率也能够明显提高其节能效果，这个参数的基准三角形分布为(70% 80%, 90%)，敏感性分析区间为下降30%和上升10%。在座位利用率下降20%至上升10%的范围内，高速铁路的节能效果依然较为显著，在运营第13年能够节约的能源的数学期望关于座位利用率的弹性系数为11.52。不过，当座位利用率下降30%后，高速铁路的节能效果具有相当的不确定性，其具备节能效果的概率不足42% 。当高速铁路客流有较大比例来自民航转移时，其节能效果最为显著;当高速铁路的客流有较大比例来自普速铁路或长途巴士转移时，其不具备节能效果的概率上升至16-20;而高速铁路在高诱增客流的情景下，其节能效果的不确定性最大，不具备节能效果的概率达到了39% 。