电动和混合动力船舶减排核算研究及应用

周静 贺伟 刘汝杰

摘 要：聚焦于电动与混合动力船舶的温室气体减排量核算方法及其节能减排的潜力，通过构建核算方法模型，明确定义基准线情景和项目情景，对各年度的基准线排放量、项目排放量、泄漏排放量和项目减排量进行详细计算，深入分析了项目的减排效果、可持续性和环境贡献。结果表明：①减排效果显著，计入期内的合计减排量达到14 781.09 t，平均年减排量达到1 478.11 t；②可持续性较高，项目排放量和项目减排量呈现逐年递减的趋势，同时仍保持在相对较高水平；③环境贡献显著，项目的减排量占基准线排放量的比例每年都在50%以上，最高达到80%以上。研究成果可为温室气体减排量核算提供参考，有助于推动营运船舶领域的绿色低碳发展。

关键词：船舶电动化；温室气体减排；核算方法模型；可持续性评估；环境贡献

中图分类号：X171；TV74 文献标志码：A

0 引言

根据国际能源署的数据，交通运输是全球排放温室气体的第三大领域，仅次于电力和工业，约占总排放量的21%[1]。在交通运输领域，船运行业是2020年仅次于汽车行业的第二大排放来源，占比约为11%[2]。因此，降低船舶的温室气体排放对于实现全球减排目标具有重要的战略意义。

电动和混合动力船舶采用电能部分或完全替代传统燃油作为动力源[3]。作为一种新型的绿色交通工具，电动船舶相较于传统的柴油机推进船具有节能、低排放、低污染、清洁、低噪声、能源多样性等诸多优势[4]。推广电动和混合动力船舶是促进运输工具低碳化的重要措施，也是有效降低航运过程温室气体排放的可行手段。

当前，全球范围内正不断推动船舶节能减排政策的实施，电动船舶正处于迅速增长的阶段。国内外权威机构纷纷出台相关政策，积极推动船舶领域的节能减排。2010年，欧美国家便开始鼓励零排放、低噪音的电动船舶替代传统柴油船舶[5]。其中挪威大型电动船舶数量最多，约占全球份额的33%[6]。尽管全球电动船舶的保有量在2022年已超过1 000艘，但各类绿色船舶的渗透率仍不足1%[7]。根据智能新能源船舶技术创新产业联盟预计，至2030年，电池船舶的市场份额有望达到15%[8-9]。在国家的支持和船企技术升级的背景下，未来海外仍将是船舶电动化的主要市场。从应用场景看，海外电动船舶已经从“消费品”场景向“经济实用”场景转变，即从对系统稳定性和舒适度要求较高的小型豪华邮轮、客船等船型向工程船、海岸救援船、货船等船型延伸[10]。

相较于欧美，中国的船舶电动化起步相对较晚。最初主要以锂电池替代蓄电池的形式应用于小型游船，推进功率和电池容量均较小[11]。近年来随着锂电技术的发展、国家环保政策的出台以及相关规范的颁布，中国的电动船舶发展取得了显著的进展。2017年以来，电动船舶呈现出快速增长的态势，目前纯电动船舶已达到近300艘，大型混合动力船舶超过50艘[12]。2021年，电动船舶锂电池的出货量同比增速达到100%，达到151.2 MW·h，电动船舶在船型和场景方面呈现更多样化的趋势，电池容量也实现了快速增长[13]。截至2023年初，全球已订购电动船舶数量预计突破200艘[14]。随着全球新造船周期叠加绿色转型的需求，船舶电动化将继续加速推进。

国内外关于电动和混合动力船舶温室气体减排量核算方法的研究成果主要反映在以下两个方面。一是基于能源系统边界的全生命周期分析法。该方法主要用于评估不同能源的温室气体排放强度和减排潜力，为能源选择和政策制定提供参考。袁志逸等[15]比较了柴油、液化天然气、电力和混合动力四种能源驱动的客渡船的温室气体排放强度，发现电力及混合动力等含有电动单元船舶的排放强度分别比柴油和液化天然气低62.5%和41.7%；张一峰[16]比较了柴

油、液化天然气、电力和混合动力四种能源驱动的集装箱船的温室气体排放强度，发现电力及混合动力等含有电动单元船舶的排放强度分别比柴油和液化天然气低58.8%和37.9%。该方法的优点是全面、系统、客观，缺点是数据获取困难、不确定性较大、泄漏排放难以估算。二是基于船舶设计参数的模型仿真法。主要用于模拟船舶的温室气体排放量和减排效果，为船舶设计和优化提供参考。曾凡涛等[17]建立了一种基于船舶设计参数的温室气体排放量模型，通过输入船舶的主要设计参数，如船舶类型、尺寸、航速、载重、动力系统等，计算船舶的温室气体排放量，并通过优化算法，寻找最优的设计参数，使船舶的温室气体排放量最小。该方法的优点是灵活、高效、可优化，缺点是数据来源不一致、模型假设不完善、模型验证不充分。

为了具体量化电动和混合动力船舶项目的温室气体减排效果，本文将研究电动和混合动力船舶温室气体减排量的核算方法，科学地核算和规范地报告项目的温室气体减排量。在核算模型的构建过程中，明确界定电动及混合动力船舶能源转换与传输的过程，确立计算边界，实现对温室气体减排量的科学核算。进一步地，分析化石燃料燃烧至电动及混合动力驱动能源转换的全过程，并依据现行标准与指南，收集船舶运营相关数据，选取适宜的排放因子，并采用监测工具以确保计算的准确性。此外，本研究还将通过实地应用验证来加强理论与实践的结合，选取“长江三峡1”纯电动游轮作为案例进行深入研究，以确保所提出的核算方法的有效性与实用性。

1 电混船舶减排量核算模型构建

1.1 减排量模型机理

电动和混合动力船舶上从化石燃料燃烧到电动和混合动力驱动的能源转换和传输的过程如图1所示。该图形作为减排核算之前的基础准备工作可明确计算边界并完成设定。其中，化石燃料燃烧是指能源转换的起点，表示使用煤、油、天然气等化石燃料作为能源来源，通过燃烧产生热能和动力。电动/混合动力驱动是能源转换的终点，表示使用电能部分或完全替代传统燃油驱动的方式，如电动船舶和混合动力船舶。变电站是通过电网将电能输送到需要的地方的中间环节，如港口、码头、工厂等。节能灯泡和太阳能板表示使用电能来驱动节能灯泡，或者使用太阳能板来直接收集太阳能。这两种方式都是绿色低碳的能源利用方式，可以进一步节省能源，降低温室气体排放。

电动和混合动力船舶温室气体减排的核算边界和排放源如表1所示。排放源是指导致温室气体排放的活动或过程，如化石燃料燃烧、脱硫过程等。本研究中，排放源分为基准线情景和减排核算研究情景两种。基准线情景是指在没有电动和混合动力船舶减排核算研究的情况下，排放源只有化石燃料燃烧，船舶使用化石燃料产生的排放，作为核算研究减排效果的参照。在减排核算研究情景（即项目场景）下，电动/混合动力船舶使用电力和化石燃料产生的排放，作为核算研究的结果。核算研究情况的排放源也只有电力和化石燃料燃烧。温室气体种类是指导致全球变暖的气体，包括二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）等。但在具体的核算情景下，只有CO2的排放量被包括在内，CH4和N2O的排放量被排除。原因为CO2是主要排放源，且占温室气体排放的绝大部分，而CH4和N2O的排放量相对较小，且数据获取困难，简化起见，不予考虑。

1.2 减排量核算方法建模

基准线情景设定为船舶不使用电能，而全部采用传统化石燃料作为动力源。在数据采集和计算方法的选取方面，本研究的建模在参照《CMS-048-V01 通过电动和混合动力汽车实现减排（第一版）》的基础上，充分考虑了船舶与汽车之间的独特特点和差异，以确保模型的适用性和准确性。

船舶数据采集，主要是收集与船舶运营相关的信息，包括但不限于船舶类型、航线、运行时间、载客（货）量、船舶动力系统规格和性能等数据。考虑客运船舶和货运船舶运营的差异，确保数据采集覆盖多样的运营情境。同时，确保准确获取船舶使用的电力和混合动力系统的能源消耗数据，包括电池使用情况、充电频率、燃油消耗等。根据船舶使用的能源类型（电力、混合动力等），选择相应的排放因子。通过引入“电力消耗导致的基准线、项目和/或泄漏排放和发电量监测工具”进行计算。

在计算温室气体减排效果时，结合船舶特性采用国际通用的计算方法，确保准确反映电动和混合动力船舶对温室气体排放的实际影响，并建立定期更新数据的机制，以适应船舶技术和运营模式的变化，维持建模机理的准确性和适用性。

本研究的建模机理综合了电动和混合动力汽车建模机理的经验，并充分考虑船舶领域的独特特点，以确保减排项目核算研究的科学性和可行性。

对于本研究建模机理的具体情况，可通过以下方式之一进行额外论证：①论证项目活动由于存在一个或多个在“小规模项目额外性论证工具”中列出的障碍而导致项目活动不能实施。即使是电动/混动船舶的制造商或零售商正在实施项目，也可从电动/混动船舶的购买者/使用者证明项目存在障碍性；②事先证明项目活动之前在项目区域内电动/混动船舶的市场份额小于或等于同类型船舶的5%，即可证明额外性。

基准线排放按照式（1）计算。

式中：BEy为 y 年基准线CO2总排放量（t）；EFBL，km，i

为基准线船舶类型i的排放因子（g/（t·km））；RKF，i，y

为 y 年项目船舶类型 i 的货运周转量（t·km）；RKP，i，y

为 y 年项目船舶类型 i 的客运周转量（人·km）。

EFBL，km，i 按式（2）计算：

EFBL，km，i = SFCi × NCVBL，i× EFBL，i × IRt （2）

式中：SFCi为基准线船舶类型 i 燃料消耗率

NCVBL，i为基准线船舶类型 i 化石燃料消耗的净热值（J/g）；EFBL，i为基准线船舶类型 i 化石燃料消耗的排放因子（g/J）；IRt为 t 年基准线船舶技术改进因子；t为技术改进的年数（取决于每种船舶类型的寿命数据）。技术改进率应用于每一日历年，对于基准线所有船舶类型，其技术改进因子的缺省值为 0.99。

船舶类型i 燃料消耗率（SFCi）的计算针对以上每一种类型的船舶，测量代表性样本船舶的实际燃料消耗率。船舶采样应按照“小规模CDM项目活动采样和调查一般规定”随机选择，采用 90% 的置信区间和±10% 误差确定样本量。燃料消耗率应使用 95% 的置信区间下限。客运周转量采用生态环境部《非道路移动源大气污染物排放清单编制技术指南（试行）》中推荐值。内河、沿海船舶燃油消耗率为5 g/（t·km）。

具体场景排放按式（3）计算。

式中：PEy 为 y 年项目总排放量（t）；EFPJ，km，i，y

为项目船舶类型 i 的排放因子（g/（t·km））；RKF，i，y

为 y 年项目船舶类型 i 的货运周转量（t·km）；RKP，i，y

为 y 年项目船舶类型 i 的客运周转量（人·km）。

EFPJ，km，i，y按式（4）计算。

式中：SECPJ，km，i，y为 y 年项目船舶类型 i 的电力消耗率（kW·h/（t·km））；EFelec，y为 y 年项目船舶类型 i 电力消耗的 CO2 排放因子（kg/kW·h）；SFCPJ，km，i，y为 y 年项目船舶类型 i 燃料消耗率（g/（t·km））；EFPJ，i为 y 年项目船舶类型 i 化石燃料消耗的 CO2 排放因子（g/J）；NCVPJ，i为 y 年项目船舶类型 i 化石燃料消耗的净热值（J/g）；TDLy为 y 年提供电力的技术传输与分配的平均损失。

项目减排量按照式（5）计算。

式中：ERy为 y 年减排量（t）；BEy为 y 年基准线排放量（t）；PEy为 y 年项目排放量（t）；LEy为 y 年泄漏量（t）。

1.3 减排核算方法实地应用验证

为深入研究并具体量化电动和混合动力船舶项目的减排量，本研究对电动船舶行业背景进行了深入探索。大量电动船舶相关政策文件、规范、标准以及最新研究报告被纳入考量，以确保减排量核算方法的基础理论具备全面性和深度。

为更好地将理论应用到实际项目中，本研究选择了全球载电量最大的“长江三峡1”纯电动游轮作为应用场景，进行实地调研。

“长江三峡1”纯电动游轮是工业和信息化部高技术船舶科研项目，由多家单位共同研发。该游轮长100 m，总宽16.3 m，型深4 m，乘客定额1 300人，配备7 500 kW·h时船用动力电池，应用了全球首个

“高压+低压”充电方案，配套采用了舰载直流组网配电系统、全回转舵桨系统、大型船用直流变频中央空调系统等电动船舶领域首次研发应用的新技术。

船舶采用电芯级温度/电压/电流监测、火灾/可燃气体/水渗漏探测、红外视频监控等多种预警手段，配置手提式七氟丙烷、固定式七氟丙烷、压力水雾、水消防灭火系统等多种消防系统，确保电池系统及船舶安全。在智能技术方面，研发应用了电池容量匹配、大功率锂电池成组、大容量高压充电低压补电、电池能量综合管理、电磁兼容控制、智能新风与空调智能管控、低电量安全返航等多种智能技术，以及续航里程监控及专家咨询系统、电动船舶安全控制策略系统等，综合解决电动船舶使用中的安全、充电、续航及冬季低温掉电焦虑。

2 电混船舶减排量核算模型构建

2.1 电混船舶减排前景分析

根据交通运输部水运科学研究院发布的《中国内河航运中长期低碳发展路径研究》，2019年，交通领域的碳排放约占中国总排放的10%，其中水运碳排放量占交通领域碳排放的6.5%。截至2020年末，全国水上运输船舶数量为12.68万艘，净载质量为27 060.16万 t，载客量为85.99万客位，集装箱箱位为293.03万 TEU。其中，内河运输船舶为11.5万艘，约占总运输船舶的90.69%，是沿海运输船舶数量的11.1倍。根据国海证券的研究预测，中国内河电动船舶的保有量渗透率有望从2022年的0.3%提升至2025年的3.4%，并在2030年达到21.9%；电动船舶的数量预计从2022年的337艘增至2025年的3 705艘，2030年达到22 281艘。基于《我国电动船舶产业现状与发展对策研究》的数据，对主机功率为1 050 kW的电动船舶进行测算，每年可减少燃油消耗530 t[18]。以此数据为基础简化计算电动船舶相对于燃油船舶的减油系数，即1 kW主机功率可减少燃油消耗0.504 8 t。在内河船舶与总船舶占比未发生变化的假设下，2021—2030年中国电动（含混合动力）船舶的发展与减排情况见表2，2021—2030年电动船舶发展与减排趋势如图2所示。

在基准线情景下，2030年中国水路（内河和沿海）运输CO2排放量为11 000万t/a。根据以上估算，通过电动船舶（含混合动力）项目，2030年有望实现减少CO2排放2 457万t/a，占水路运输总排放量的22.34%，碳减排效果显著。可知，电动和混合动力船舶是一种有利于节能减排的交通工具。尽管2030年的碳减排目标非常高，但各个行业和领域共同努力，采用更加清洁和低碳的技术和方法，是可以实现碳达峰碳中和的愿景。

3.2 实地调研减排核算结果与分析

在核算“长江三峡1”纯电动游轮减排量时，基准线排放计算方法如前文所述，减排核算基本情况见表3、表4。基准线排放计算详见表5。

由表6可知，2023—2031年，基准线排放由2 225.41 t减少至2 053.49 t，呈逐年递减的趋势。与基准线排放相较，调研样例排放显著减少，表明了电动和混合动力船舶在实际运用中能够显著降低温室气体排放。

减排量通过采用电动和混合动力技术相对于传统动力的节能减排效果计算得出。2022—2032年，减排量逐年增加，累计达到14 781.09 t，表明电动与混合动力船舶在这段时间内对温室气体排放产生了显著的减缓效果。调研样例排放和减排量均呈现出逐年递减的趋势，表明了电动和混合动力船舶在实际应用中的可持续性较高。这在一定程度上反映了技术的不断改进和船舶运营的优化。对于该纯电动游轮，年度排放量稳定在600 t左右，波动幅度较小，运行稳定，未发生明显异常情况。减排量呈现逐年递减的趋势，减排潜力虽然随时间推移而逐渐降低，但仍保持在相对较高水平，说明了其减排的可持续性。

综合以上分析可知，电动与混合动力船舶在减排方面取得了显著的成就。逐年增加的减排量表明这种技术在推动温室气体减排方面非常有效。调研样例排放和减排量的逐年递减趋势展示了这种技术的可持续性。这也说明电动与混合动力船舶的技术不断演进，能更好地适应实际运营环境。减排量占基准线排放量的比例每年都在50%以上，最高达到80%以上，进一步凸显了这种技术在降低温室气体排放方面的有效性。

应用分析的结论与模型计算结果的一致性，反映了减排量核算方法的可靠性。减排量的显著减少，特别是在与基准线排放相比较时，清晰地显示了电动和混合动力船舶在实际应用中能够有效地降低温室气体排放。不仅证实了模型的科学性，也进一步强调了电动与混合动力船舶在减排方面的实际效果。

3 结束语

围绕电动和混合动力船舶的减排量核算模型，系统阐述了减排量模型机理，完成了减排量核算方法建模和实例应用验证分析的全面研究。在探讨基准线情景和减排核算研究情景下的排放源和温室气体种类时，详尽介绍了建模步骤，综合了电动和混合动力汽车的经验，充分考虑了船舶领域的独特性。以“长江三峡1”纯电动游轮为例进行实例应用分析，为减排量核算方法提供了实证数据支持。研究成果清晰呈现了电动和混动船舶在实际应用场景中显著的节能减排潜力，表明其在应用情景下取得了显著的减排效果。本研究为电动和混合动力船舶的减排量核算提供了深入的理论基础和实证验证，可为相关科研和实际应用提供科学指导。

参考文献：

[1] 张敏敏，康伟. 一种混合动力电动船舶能源管理系统的设计[J]. 中国水运（下半月），2021 （12）：67-69.

[2] 吕明杰，岂兴明，尹航，等. 浅析内河纯电动船舶发展现状[J]. 船电技术，2022，42（1）：28-31.

[3] 付军，甘世红. 混合动力电动船舶现状及前景分析[J]. 科技视界，2015（8）：133，249.

[4] 肖宇华，朱津仪，齐路，等. 基于纯电动船舶应用实践的综合效益分析与推广[J]. 电力需求侧管理，2023，25（5）：14-18.

[5] 袁志逸，李振宇，康利平，等. 中国交通部门低碳排放措施和路径研究综述[J]. 气候变化研究进展，2021，17（1）：27-35.

[6] 钱晓栋，徐展，李国梁，等. 基于STIRPAT拓展模型的交通运输业碳排放测算与情景预测[J]. 交通技术，2023，12（1）：25-36.

[7] 朱维平. 内河500吨位新能源纯电动船舶经济效益评价[J]. 交通企业管理，2018，33（3）：72-74.

[8] 徐达，吕行，焦文健，等. 电力推进船舶柴电混合动力系统的研究与分析[J]. 内燃机与配件，2020（10）：82-84.

[9] 阚志伟，王锡淮. 混合动力船舶能量管理系统控制与优化[J]. 船电技术，2018，38（8）：36-40，44.

[10]张泽辉，陈辉，高海波，等. 基于实时小波变换的燃料电池混合动力船舶能量管理策略[J]. 中国舰船研究，2020，15（2）：127-136.

[11] 孙晓军，宋恩哲，姚崇. 船用混合动力推进系统能量管理系统关键技术研究现状[J]. 中国机械工程，2022，33（4）：469-481，495.

[12] 高洁. 新型混合动力电动船的发展现状浅析[J]. 电子测试，2017 （9）：88-89.

[13] 朱珉虎. 游艇动力的革命性跨越：电动推进[J]. 中外船舶科技，2017（4）：39-47.

[14] 刘玮，万燕鸣，熊亚林，等.“双碳”目标下我国低碳清洁氢能进展与展望[J]. 储能科学与技术，2022，11（2）：635-642.

[15] 袁志逸，李振宇，康利平，等. 中国交通部门低碳排放措施和路径研究综述[J]. 气候变化研究进展，2021，17（1）：27-35.

[16] 张一峰. 碳中和，能源绿色转型的新路径[J]. 中国石油和化工，2020（12）：29-31.

[17] 曾凡涛，吕靖. 厦门港船舶排放清单及港口生态效率评价[J]. 中国环境科学，2020，40（5）：2304-2311.

[18]王力波.我国电动船舶产业现状与发展对策研究[J].中国海事，2022（8）：65-68.

Emission Reduction Calculation Method for Electric and Hybrid Propulsion Vessels：Analysis and Application Scenarios

ZHOU Jing，HE Wei，LIU Rujie

（China Yangtze Power Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China）

Abstract：This study focuses on the method for calculating greenhouse gas emission reductions in electric and hybrid propulsion vessels，as well as the potential and challenges of energy-saving emission reductions. By constructing a calculation model and defining baseline and project scenarios，we performed detailed calculations on annual baseline emissions，project emissions，leakage emissions，and project emission reductions. Additionally，we undertook an in-depth analysis of the emission reduction effect，sustainability，and environmental contribution of the project. The findings of this study indicates：①Substantial emission reduction effect，with a cumulative reduction of 14，781.09 tons during the accounting period and an average annual reduction of 1，478.11 tons. ②High level of sustainability. The project emissions and emission reductions follow a decreasing trend while maintaining at relatively high levels. ③Notable environmental contributions. The proportion of emission reductions from the project to baseline emissions has been above 50 percent each year，peaking at over 80 percent. The conclusions of this paper offer a practical and viable method for greenhouse gas emission calculations and provide reliable references for promoting the green and low-carbon development in operational vessels.

Key words：ship electrification；greenhouse gas emission reduction；calculation methodology model；sustainability assessment；environmental contribution

基金项目：中国长江电力股份有限公司、三峡电能有限公司共同资助项目（Z152302021、Z612302011）

作者简介：周 静，女，高级工程师，硕士，研究方向为电化学储能电站及用户侧电力系统。E-mail：zhou_jing@ctg.com.cn