文档介绍：方法数学模型沃尔泰拉方程式描述了一个针对竞争模拟的生态学方法(2010Wolfman演示项目)。该方程式考虑多物种竞争同一种资源时的效果。在得到当下已注册汽车的数据初始值时(北美交通详细数据库2011),我们可以通过一个常微分沃尔泰拉方程组来表示在汽油量G(t)、电量E(t)和混合物量H(t)这三种因素共同作用下的汽车。利用Cash-Karp方法推导出的系数,我们通过龙格库塔费尔伯格方法(theRunge-Kutta-Fehlbergmethod)来求解系统方程。这种方法能在不引入过多舍入误差的同时给出这个问题的有效解[ChapraandCanale2002]. 由于数据有限,我们很难对模型做可靠的校准。所以,这个模型最适用于去运行多种场景和比较结果。经济效应通过竞争参数,燃料成本(包括汽油和电的成本)可以通过一个增长模型来表示。如果汽油价格升高,那么电动汽车就会更有竞争力;如果电力成本上升,那么汽油汽车就更占优势。如果我们对充电或电池交换站、公共停车设备上的充电端口和改善技术的研究这三者加大投资,就会导致大量BEVs出现。近年来电池技术一直在迅猛发展。价格、生命周期、范围以及电池的效率都能决定BEV数量上的优势。现值模型 BEV和PHEV的经济生存能力可以被量化为一辆运输工具生命期内的所有权成本。我们可以将汽油价格和电力价格转化为汽车年平均行驶距离11,720英里下的费用[].我们带入年度维护和维修成本Rt(Rt=500美元/年)[2011]).利用Callaway[2011]和Penn[2011]给出的关于日产零排放聆风电动车和本田思域SI的数据,我们可以比较两者的购入成本和每辆汽车运行八年的成本[WillisandFinney2004]。即使在利率、资源消耗、维护成本、行驶距离、电池技术和转售价值这些因素发生改变时,也能很容易地调整模型来适应相应情形。对环境的影响同时充电100000辆电动汽车潜在的能源需求量为440GW。当充电量要求是最高充电量时(充满),就需要附加容量了。如果一个典型的燃煤电厂能供应236MW,那么我们就需要1865多发电厂来满足这100000辆汽车的电力需求。对人健康的影响在这个模型中,尾气排放量以及燃煤电厂的废气排放量决定了潜在的健康风险。通