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大家什么时候骑电动车？

1914年1月11日，亨利·福特（Henry Ford）的声明出现在《纽约时报》上：

“我希望在一年内我们将开始生产电动汽车。我不喜欢提前一年谈论事情，但我想告诉你一些有关我的计划的事情。事实是，我和爱迪生先生已经工作了数年，以制造廉价实用的电动汽车。他们是作为实验进行的，我们对成功的道路很明显感到满意。迄今为止，电动汽车的问题一直是开发一种轻便的电池，该电池可以在不充电的情况下长距离工作。爱迪生先生已经尝试了这种电池一段时间。”

但是出了点问题...

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底特律电气公司的托马斯·爱迪生

该出版物是我上一篇文章“逻辑物流作为行业发展规律的研究”的逻辑延续。

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其中参数r影响市场份额的增长率，因为它位于指数的指数中-该系数越高，新技术征服市场的速度就越快，即每年，由于其便利性，技术应引起更多人的兴趣.K系数描述了一项新技术的增长潜力，即在低K值的情况下，该技术将无法占领整个市场，而只能赢得比以前的技术更有趣的细分市场。

问题的陈述是为逻辑方程式找到必要的参数，以使我们能够预测电动汽车行业的发展：

  • “零年”-全球售出汽车中有一半将使用电动机的年份（P0 = 0.5，t = 0）；
  • 的市场份额（增长率[R电动车）。

在这种情况下，让我们假设：

  • 电动汽车将完全用市场上的内燃机（ICE）替代汽车（K = 1），因为我没有看到可以让我细分汽车市场的功能。

    编制模型时并未考虑重型机械和专用设备的市场，因此该行业仍然没有电动汽车市场。
  • 现在，我们生活在“负时间”（P（t）<0）中，并且在函数中，我们将使用相对于“零年”的偏移量作为我们的时间（t-t0）。

这里 是乘用车销售的统计数据。此处

是有关电动汽车销售的统计数据。 直到2012年，有关电动汽车的统计数据都非常稀少，因此该研究将不予考虑。 结果，我们得到以下数据：





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零年和市场增长率计划
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 #     

ymax=1 #       
Gmax=2025 #    " "
rmax=0.35 # 
k=1 # "1"  ,        
p0=0.5 #    " "
for j in range(10): #   " "
    x0=2025+j
    r=0.35
    
    for i in range(10): #      " "
            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: #            r
                ymax=max(abs(y4))
                Gmax=x0
                rmax=r
print(str(Gmax).ljust(20), str(rmax).ljust(20), ymax) #  " ",  r


作为该程序的结果，选择了以下值：
零年-2028。
增长系数

-0.37统计数据与函数值的最大偏差为0.005255。

2012年至2019年间该部分的功能图如下：

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预测到2050年的最终图如下所示：

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该图显示了整个市场的99％的临界值，即 到2040年，电动汽车将完全取代具有内燃机的汽车。

功能绘图程序
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))
#      2012  2019 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 20), facecolor="#f5f5f5")
plt.grid()
ax.plot(x, y, 'o', color='tab:brown') 
ax.plot(x, y1)
#      2010  2050 
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)


发现


遵循与ICEs发动机发展历史的描述相同的逻辑，我尝试使用可用的统计数据预测电动汽车行业的发展。

获得的结果表明，到2030年，全球售出的汽车中有一半将使用电动机，到2040年，使用ICE的乘用车将成为过去。

当然，到2030年以后，有些人会开着汽油车，这是他们在2030年之前购买的，但是他们会知道下一次购买的将是电动汽车。
电动汽车的增长率是配备内燃机的汽车的增长率的4倍，这表明新技术正越来越多地进入我们的生活，并已成为我们日常生活中的司空见惯（在这里我们回想起手机）。

在未来几年中，爱迪生无法解决的问题应得到解决-足够大的电池将增加充电站之间的行驶里程。

为了创建与现有加油站网络等效的充电站网络，有必要对大城市和高速公路沿线的现有电网进行现代化改造。

此外，杰万斯悖论将阻碍电动汽车销售的增长，但在对煤炭需求下降的情况下，也干扰了石油。

PS：
如果爱迪生可以为他解决任务，那么“石油时代”甚至还没有开始...

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