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什麼時候大家都會開電動車？

11 年 1914 月 XNUMX 日，亨利福特在《紐約時報》上發表聲明：

「我希望我們能在一年內開始生產電動車。 我不喜歡談論未來一年的事情，但我想告訴你一些關於我的計劃。 事實上，愛迪生先生和我多年來一直致力於創造廉價且實用的電動車。 它們是作為一個實驗而製作的，我們很滿意成功之路是顯而易見的。 迄今為止，電動車面臨的挑戰是製造一種無需充電即可長距離運行的輕型電池。 愛迪生先生已經試驗這種電池有一段時間了。”

但出了點問題...

什麼時候大家都會開電動車？
湯瑪斯愛迪生與底特律電力公司

這篇文章是我上一篇文章的邏輯延續 「物流功能作為產業發展規律的研究」。

什麼時候大家都會開電動車？

參數在哪裡 r 影響市場份額的成長率，因為它是一個指數 - 該係數越高，新技術征服市場的速度就越快，即由於其便利性，科技每年都應該引起更多人的興趣。 K 描述新技術成長潛力的係數，即當K值較低時，該技術將無法佔領整個市場，而只能征服一個比以前的技術更有趣的細分市場。

問題陳述是找到邏輯方程式的必要參數，使我們能夠預測乘用電動車產業的發展：

  • 「零年」是指全球銷售的乘用車中有一半將配備電動馬達的年份（P0=0,5，t=0）；
  • 市佔率成長率（r）電動汽車。

在這種情況下，我們可以說：

  • 電動車將完全取代市場上的內燃機（ICE）汽車（K=1），因為我沒有看到任何可以細分乘用車市場的功能。

    模型編制時未考慮重型車輛及特種設備市場，該產業內仍不存在電動車市場。

  • 我們現在生活在「負時間」（P(t)<0）中，在函數中我們將使用相對於我們時間（t-t0）的「零年」的偏移量。

乘用車銷量統計數據取自 這裡.

電動車銷量統計數據取自 這裡.

2012年之前的電動車統計數據非常稀少，本研究不會考慮。

結果，我們有以下數據：

什麼時候大家都會開電動車？

尋找零年和市場成長率的計劃

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.linspace(2012, 2019, 8)
y1 = np.array([60936407, 63429200, 65708230, 66314155, 69464432, 70694834, 68690468,  64341693]) # кол-во произведенных легковых машин
y2 = np.array([52605, 97507, 320713, 550297, 777495, 1227117, 2018247,  1940147]) # кол-во произведенных легковых электромобилей
y = y2/y1 #доля электромобилей в общем производстве автомобилей

ymax=1 #первоначальное максимальное отклонение статистических данных от значений функции
Gmax=2025 #год для начало поиска "нулевого года"
rmax=0.35 #начальный коэффициент
k=1 #принят "1" из предпосылки, что электромобили полностью заменят легковые автомобили с ДВС
p0=0.5 # процент рынка в "нулевой год"
for j in range(10): # цикл перебора "нулевых годов"
    x0=2025+j
    r=0.35
    
    for i in range(10): # цикл перебора коэффициента в каждом "нулевом году"
            r=0.25+0.02*i
            y4=k*p0*math.e**(r*(x-x0))/(k+p0*(math.e**(r*(x-x0))-1))-y 
           # print(str(x0).ljust(20), str(r).ljust(20), max(abs(y4))) 
            if max(abs(y4))<=ymax: # поиск минимального из максимальных отклонений внутри каждого года при каждом коэффициенте r
                ymax=max(abs(y4))
                Gmax=x0
                rmax=r
print(str(Gmax).ljust(20), str(rmax).ljust(20), ymax) # вывод "нулевого года", коэффициента r и максимального из отклонений от функции

根據該計劃，選擇了以下值：
零年是 2028 年。
成長係數 - 0.37

統計數據與函數值的最大偏差為0.005255。

2012 年至 2019 年的函數圖如下：

什麼時候大家都會開電動車？

到 2050 年的預測的最終圖表如下所示：

什麼時候大家都會開電動車？

這張圖表顯示了整個市場 99% 的截止點，即到2040年，電動車將完全取代內燃機汽車。

函數繪圖程式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.linspace(2012, 2019, 8)
y1 = np.array([60936407, 63429200, 65708230, 66314155, 69464432, 70694834, 68690468,  64341693])
y2 = np.array([52605, 97507, 320713, 550297, 777495, 1227117, 2018247,  1940147])
y = y2/y1

k=1
p0=0.5

x0=2028   
r=0.37 
y1=k*p0*math.e**(r*(x-x0))/(k+p0*(math.e**(r*(x-x0))-1))
#Строим график функции на отрезке между 2012 и 2019 годами
fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 20), facecolor="#f5f5f5")
plt.grid()
ax.plot(x, y, 'o', color='tab:brown') 
ax.plot(x, y1)
#Строим график функции на отрезке между 2010 и 2050 годами
x = np.linspace(2010, 2050)
y2 = [k*p0*math.e**(r*(i-x0))/(k+p0*(math.e**(r*(i-x0))-1)) for i in x]
y3 = 0.99+0*x
fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 20), facecolor="#f5f5f5") 
ax.set_xlim([2010, 2050])
ax.set_ylim([0, 1])
plt.grid()             
plt.plot(x, y2, x, y3)

發現

遵循與描述內燃機汽車發展歷史相同的邏輯，我試圖根據現有的統計數據來預測乘用電動車產業的發展。

所獲得的結果表明，到2030年，全球銷售的乘用車中有一半將配備電動機，而到2040年，內燃機乘用車將成為過去。

當然，2030年之後，有些人會駕駛2030年之前購買的汽油車，但他們會知道他們的下一次購買將是電動車。
電動車的成長率是內燃機汽車成長率的4倍，這表明新技術正在越來越快地進入我們的生活，成為我們日常生活中平庸的一部分（這裡我們記住手機） 。

在接下來的幾年裡，愛迪生無法解決的問題應該得到解決——足夠容量的電池將允許充電站之間的距離更長。

為了創造與現有加油站網路相當的充電站網絡，有必要對大城市和高速公路沿線的現有電網進行現代化改造。

此外，電動車銷量的成長也將受到阻礙 傑文斯悖論，但由於煤炭需求下降，也阻礙了石油的發展。

聚苯乙烯
如果愛迪生能夠解決分配給他的問題，那麼「石油時代」就不會開始...

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什麼時候大家都會開電動車？

  • 企業排放佔全球 9,5%到 2030 年，每個人都將轉向電動車，而不是一半18

  • 企業排放佔全球 20,0%到 2040 年，每個人肯定會轉向電動車38

  • 企業排放佔全球 48,4%不早於 2050

  • 企業排放佔全球 22,1%電動車永遠無法取代汽油車42

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來源： www.habr.com

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