邱健蓄电池考虑退役预测与碳排放的电动汽车电池逆向物流网络优化
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邱健蓄电池 发布时间：2026-03-18 15:00:38 点击： 次
在中国"双碳"目标下，随着电动汽车产业的快速发展，退役动力电池管理已成为关键挑战。本研究构建了电动汽车电池逆向物流网络优化模型，整合了销售预测的灰色模型与报废预测的斯坦福模型。通过在碳税与碳交易情景下同步优化回收节点布局与运输路径，结果表明：碳税政策虽能实现3.18%的减排效果，但会导致总成本上升7.15%。相比之下，碳交易市场不仅能实现减排目标，较碳税情景还可降低6%以上的成本。这表明市场化机制在培育可持续且经济可行的电动汽车电池回收生态体系方面优于单纯征税政策。
引言
根据中国新能源汽车动力电池回收利用产业协同发展联盟预测，我国动力电池与电动汽车退役量将保持快速增长态势，预计2025年动力电池退役量将达78万吨，2030年将进一步攀升至230万吨，2025至2030年间退役电池与退役电动汽车的年均复合增长率将分别达到37.64%与38.11%。动力电池作为电动汽车的核心部件，承担着为车辆提供动力的核心功能。然而动力电池生命周期通常为8-10年，当容量衰减至80%以下时即需退役。随着新能源汽车销量持续攀升，由此引发的环境风险与资源浪费问题亟待解决。若退役电池未能实现标准化回收，不仅会导致我国高度依赖的镍、钴等战略资源流失，其含有的重金属及电解液更可能造成土壤与水体的污染，这与低碳发展的初衷背道而驰。因此，如何构建高效的电动汽车电池逆向物流网络并妥善处理退役电池，已成为当前面临的重要挑战。
逆向物流是指从消费者返回到供应商或生产商的物流过程，涉及退货、产品回收、再制造、废弃物处理等环节（Stock，1992）。电动汽车电池逆向物流网络的设计离不开退役量预测，国内外学者对预测算法的研究日益深入，不同方法各具优势与特点。考虑到动力电池回收的随机性与时效性，研究提出了一种融合长短期记忆网络、支持向量机及韦伯方法的联合预测模型（Zhao and Chen，2025）。针对电动汽车电池销量预测，另有学者提出基于灰色关联分析与双向长短期记忆网络的组合模型，同时采用威布尔分布对电池寿命进行建模（Liu and Liu，2024）。基于回收过程的灰色图论评审技术模型被提出，用于预测锂电池回收的时间、概率及经济效益（Zeng和Liu，2023）。研究开发了双层分析模型，通过将荷电状态与卷积神经网络-长短期记忆-注意力机制模型相融合，实现了锂离子电池最大可用容量的实时预测，并揭示电池退化状态（Li等，2024）。从废旧动力电池回收与储能系统二次利用的视角，本文系统探讨了老化因素、测试筛选、重组配对、状态评估、容量配置及均衡策略等关键技术，并分析了大规模二次应用的可行性(Zeng, 2025)。研究以磷酸铁锂电池为对象，综合考虑二次利用率、服役寿命及电池容量等核心参数。研究构建了多种二次利用情景，采用生命周期评价方法量化不同情景下的环境影响并分析碳减排潜力（Dou等，2024）。为应对中国电动汽车快速发展引发的关键资源供需矛盾，基于2014-2019年数据，运用Logistic生长曲线模型预测2020-2035年中国电动汽车保有量，并采用Weibull分布函数估算三元锂离子动力电池的退役规模（Yao等，2022）。对欧盟27国（重点针对德国和法国）拟进行再制造、梯次利用与循环处理的电池体积与容量进行了预测分析，结果凸显回收基础设施亟需加大投资（Kastanaki and Giannis, 2023）。研究从电池老化评估、状态估计、配对配置及经济性分析四个核心维度系统解析了退役电池梯次利用的实施路径，为实际应用提供了完整框架（Zeng, 2025）。 （注：根据术语表要求，将"capacity configuration"译为"配对配置"；专业名词"EU-27"保留不译；作者姓名及年份格式与原文严格一致；学术风格与复杂程度匹配原文；被动语态转换为中文主动表述）
物流业作为我国的支柱产业，电动汽车电池在回收、运输、拆解等逆向物流环节均会产生碳排放，国内外针对考虑碳排放的逆向物流研究也较为广泛。Singh等(2025)提出考虑时变背包变质与碳税政策的逆向物流系统，建议企业通过碳税征收与绿色技术投资实现减排。Handa等(2024)开发了碳税调控的可持续背包系统，旨在最小化涉及多性向零售商的制造与再制造物流排放。该研究构建了涵盖多性向零售商制造、再制造及仓储环节碳排放的模型，强调碳税作为多源排放调控工具的作用(Handa等，2023)。针对自动柜员机的逆向物流网络模型被构建，该模型以实现成本与环境排放双目标最小化为目标（Song等，2021），研究表明运输成本是主要构成因素，而碳税影响较小。通过采用包含每吨碳排放补贴价格的确定性均衡模型，论证了经济与环境机制如何影响碳税定价（Alkhayyal，2021）。逆向物流网络规划模型的建立旨在实现运营成本与排放最小化，同时最大化客户便利性（Wang等，2020）。研究采用集成方法，通过优化逆向物流网络中候选中心间的距离来降低运输成本与排放，最终形成混合整数规划模型（Aljuneidi和Bulgak，2020）。提出了逆向物流碳足迹的系统边界，同时测量了碳足迹与处理能力，阐明其与关键影响因素的关系（Sun，2017）。针对快递包装回收的四级逆向物流网络——包含初级回收节点、回收中心、处理中心和终端——以总成本与排放最小化为目标进行了设计（Jia等，2023）。基于政府政策偏好构建了退役电池回收网络模型，涵盖设施处理能力、环境影响及安全性的配置、优化与敏感性分析。从第三方视角出发，通过整合碳排放、运输、建设及运营等多类成本因素，优化了退役电池逆向物流网络设计。基于西安的实证分析表明，合理配置回收设施可提升网络效率并减少排放，同时也强调了需保持灵活性以应对未来处理需求的不确定性（Wang et al., 2023）。未来预计将有更多退役电池通过梯次利用（Shafique et al., 2022）进入这些设施，或重新投入电池生产以促进资源循环（Wang et al., 2020）。研究团队全面绘制了磷酸铁锂（LFP）电池的回收路径图谱，以支持战略规划与资源回收（Zhang et al., 2025）。针对退役电池容量的不确定性，提出融合混合整数线性规划与鲁棒优化的模型，确保系统稳定性最优（Du et al., 2024）。
尽管现有研究已取得显著进展，但仍存在以下局限：首先，由于电动汽车（EV）使用寿命缺乏统一标准，不同车型与电池类型的退役时间将存在较大差异，需结合数据特征、问题需求与资源约束进行针对性选择。但目前尚无充分且丰富的预测算法能专门适配该领域，在电动汽车电池退役数量预测方面存在一定研究空白。在电动汽车电池退役预测领域存在一定的研究空白（Cimino等，2024）。其次，当前研究主要集中于电动汽车电池逆向物流经济性优化与回收处理工艺优化，对碳排放因素的考量及电动汽车电池退役数量的研究深度不足（Feng等，2025）。
本研究提出了一种用于优化电动汽车电池逆向物流网络的新型集成框架，在预测模型和政策相关性建模方面均具有显著创新性。首先，研究开创性地采用灰色模型与Stanford模型相结合的混合预测方法，精确预测退役电池数量，为网络设计提供关键数据基础。其次，本研究突破传统成本最小化框架，将碳排放约束直接嵌入优化模型，创新性地评估并比较碳税与碳交易机制下的经济与环境效益。该工作为构建低碳电池回收体系奠定了重要理论基础。
