新能源车续航测试标准 到底哪种最靠谱

  对于纯电动车型的续航问题，很多车主都会忍不住吐槽，明明标称的续航能力，自己实际驾驶却要大打折扣。但同时，又有很多车主表明了自己的纯电动车型续航比较准确，基本能跑到厂商标注的续航。那这就奇怪了，同是纯电车型，那为什么差距就会如此之大呢。因为抛开驾驶习惯以及用车环境，测试标准的不同也会影响纯电动车型的真实续航。目前来说主流的测试标准主要为3种，NEDC、WLTP以及CLTC，那这三种测试标准之间究竟又有何不同，对我们消费者而言那种测试标准最具备参考意义呢？我们今天就来仔细的分析一下。

  NEDC的全称为New European Driving Cycle，即“新欧洲驾驶循环测试”，简单来说，NEDC是欧洲的续航测试标准，在早期时，工信部在对纯电动车的综合里程来测试的时候，采用的就是NEDC测试标准。这一标准，主要在欧洲、中国、澳大利亚等国家使用。这套测试标准在1980年就出台了，最近一次更新也已经是在1997年了。

  NEDC的测试标准共分为两部分，分别为城市驾驶工况(City)和市郊驾驶工况(Highway)。城市驾驶工况由4次ECE-15（城市驾驶周期）循环单元组成，该循环单元在994.03米的理论距离上以195秒结束，在这195秒内测试车在台架上依照规定时间和加速度模拟由静止加速至10km/h、30km/h、50km/h，匀速行驶一段时间后减速或刹停等一系列工况，随后这样的一个过程要反复进行四次，共计780秒，平均速度为18.35 km/h。随后开始市郊驾驶工况的测试，车子模拟一段从静止加速至60km/h，此后均匀加减速，分别由50km/h、60km/h、100km/h和120km/h匀速行驶一段时间的工况，共计400s，平均车速62.6km/h，一次循环后即计算市郊/高速能耗情况。

  WLTP全称为“World Light Vehicle Test Procedure”（世界轻型汽车测试规程），由日本、美国、欧盟等共同制定，其最终版本于2015年正式编纂而成。相比于旧的NEDC测试，WLTC的测试工况明显更为复杂。首先WLTC根据不同车辆的功率重量比制定了Class 1、2、3三套测试曲线。我们也可以买到的电动乘用车是按照功率重量比最大的Class 3标准测试的。

  相比NEDC标准，WLTP标准的模拟场景要更复杂，分为低速、中速、高速和超高速四种工况，最高时速分别为56.5km/h、76.6km/h、97.4km/h、131.3km/h。均速在18.9km/h到92km/h之间，测试总时间1800s。每种循环不仅行驶里程更远，测试时间更长，测试过程中的加减速过程也更加随机。

  除了速度与场景不同，WLTP标准还考虑了车辆的滚动阻力、挡位、车重（货物、乘客）等都纳入考虑，这一系列调整使得新规更接近现实情况了。

  不论是NEDC还是WLTP，这两种测试方式都是根据欧洲用户用车习惯得出的测试方法。由于我们国内的用车习惯与欧洲比较接近，所以国内的测试方法也一直是借鉴欧洲的WLTP标准。但国外的测试标准终究还是与国内的使用环境有所出入，所以在这种背景下，CLTC也就应运而生了。

  在讲CLTC之前，我们得先了解CATC，CATC是ChinaAutomotiveTest Cycle的缩写，中文名叫做中国汽车行驶工况。CATC由两部分所组成，分别是中国轻型汽车行驶工况（CLTC）和中国重型商用车辆行驶工况（CHTC）。

  CATC这项标准背后融汇了超过70个课题组、1000余名科研人员的心血。它们基于在41个代表性城市建立了包含3832辆车的采集车队，覆盖传统乘用车、轻型商用车和新能源汽车，收集了约3278万公里的车辆运动特征、动力特征和环境特征数据。采集的道路覆盖了市区、郊区、主干路、快速路和高速路等，时间也覆盖了季、工作日、节假日、高峰时段和平峰时段。最终定义出这套更加贴近中国驾驶者用车习惯的标准测试工况。

  CLTC包含城市、郊区和高速三种工况，累计里程为14.48km，最高车速为114km/h，平均车速为28.96km/h，删除了WLTP循环中的超高速工况，不过循环总时间仍与WLTP保持一致，为1800秒。对比WLTP循环，CLTC城市、郊区、高速三种工况的平均车速均有不同程度降低，测试过程中加速和减速过程也更加柔和，但是峰值减速度比WLTP更高，减速时间也更长。

  相比欧洲，国内交通更加拥堵，道路状况也更为复杂，所以CLTC测试标准相比WLTP有些细微的差别。在30分钟的台架测试时间内，大约40%让车辆处于加速状态，大约35.5%的时间处于减速状态，大约2%的时间处于巡航状态，剩余的时间处于停车状态。相较于WLTP与NEDC，CLTC测试标准在高速部分所占的时间是最少的，并且最高车速、平均车速为最低，还在于这与目前高速法规要求和交通GIS收集的大数据较为匹配。

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