Renewable Energy, Infrastructure and GHG Implication of Electrified Transportation: Metro Vancouver Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This study is aimed to assess the fleet composition for the new portion of light and medium duty vehicles (LMDV) in Metro Vancouver forecasted for the year 2020. Accordingly, the analysis evaluates the sensitivity of the regional electricity demand on transportation electrification policies. Considering electricity and hydrogen as transportation infrastructures, sixteen scenarios of zero tailpipe emission Electric Vehicle (EV) penetration in the new fleet are investigated. The study assesses the efficiency of EV technologies, quantifies energy demand for the electric transportation, and summarizes the implications of using renewable electricity to power the transportation sector.\n The analysis shows that wind energy is the superior resource in terms of life cycle Greenhouse Gases (GHGs). The life cycle GHGs of electricity production via wind turbines ranges from 390-3000 tonnes yr- 1 and for photovoltaic cells from 1300-9900 tonnes yr-1 of CO2eq across the scenarios. Furthermore, it is observed that 92% to 96% of life cycle greenhouse emissions could be reduced by deploying zero emission vehicles, which utilize solar or wind energy as a renewable resource. In this category, battery electric vehicles enable larger energy efficiency. Moreover, the results show that in order to respond to FCEV demand by 2020, the number of on-site hydrogen refueling stations should vary between 3 and 62, across different scenarios. The electricity demand to power these stations ranges from 32 to 248 GWh yr-1 which translates to annual production of 5 to 37 wind turbines with 2.24 MW of rated capacity, or alternatively 0.2 to 1.6 km2 of photovoltaic cell surface.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».