Plug-In Hybrid Electric Vehicle Battery Selection for Optimum Economic and Environmental Benefits Using Pareto Set Points and PSAT™
Notice bibliographique
Résumé
Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) have the potential to reduce green house gases emissions and provide a promising alternative to conventional internal combustion engine vehicles. However, PHEVs have not been widely adopted in comparison to the conventional vehicles due to their high costs and short charging intervals. Since PHEVs rely on large storage batteries relative to the conventional vehicles, the characteristics and design issues associated with PHEV batteries play an important role in the potential adoption of PHEVs. Consumer acceptance and adoption of PHEVs mainly depends on fuel economy, operating cost, operation green house gas (GHG) emissions, power and performance, and safety among other characteristics. We compare the operational performance of PHEV20 (PHEV version sized for 20 miles of all electric range) based on fuel economy, operating cost, and greenhouse gas (GHG) emissions through Pareto set point identification approach for 15 different types of batteries, including lithium-ion, nickel metal hydride (NiMH), nickel zinc (NiZn), and lead acid batteries. It is found that two from 15 batteries dominate the rest. Among the two, a NiMH (type ess_nimh_90_72_ovonic) gives the highest fuel economy, and a lithium-ion (type ess_li_7_303) yields the lowest operating cost and GHG emissions. From comparing nine batteries that are either on or close to the Pareto frontier, one can see that lithium-ion and NiMH batteries offer better fuel economy than lead-acid batteries. Though lithium-ion batteries bear clear advantage on operating costs and GHG emissions, NiMH and lead-acid batteries show similar performances from these two aspects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».