Energy consumption and GHG emissions evaluation of conventional and battery-electric refuse collection trucks
Notice bibliographique
Résumé
The notorious fuel consumption and environmental impact of conventional diesel refuse collection trucks (D-RCTs) encourage collection fleets to adopt alternative technologies with higher efficiency and lower emissions/noise impacts into their fleets. Due to the nature of refuse trucks’ duty cycles with low driving speeds, frequent braking and high idling time, a battery-electric refuse collection truck (BE-RCT) seems a promising alternative, taking advantage of energy-saving potentials along with zero tailpipe emissions. However, whether or not this newly-introduced technology can be commercially feasible for a collection fleet and/or additionally mitigate GHG emissions should be examined over its lifetime explicitly for the specific fleet. This study evaluates the performance of a D-RCT and BE-RCT in a collection fleet to assess the potential of BE-RCT in reducing diesel fuel consumption and the total GHG emissions. A refuse truck duty cycle (RTDC) was generated representing the driving nature and vocational operation of the refuse truck, including the speed, mass, and hydraulic cycles along with the extracted route grade profile. As a case study, the in-use data of a collection fleet, operating in the municipality of Saanich, British Columbia (BC), Canada, are applied to develop the representative duty cycle. Using the ADVISOR simulator, the D-RCT and BE-RCT are modeled and energy consumption of the trucks are estimated over the representative duty cycle. Fuel-based Well-to-Wheel (WTW) GHG emissions of the trucks are estimated considering the fuel (diesel/electricity) upstream and downstream GHG emissions over the 100-year horizon impact factor for greenhouse gases. The results showed that the BE-RCT reduces energy use by 77.7% and WTW GHG emissions by 98% compared to the D-RCT, taking advantage of the clean grid power in BC. Also, it was indicated that minimum battery capacity of 220 kWh is required for the BE-RCT to meet the duty cycle requirements for the examined fleet. A sensitivity analysis has been done to investigate the impact of key parameters on energy use and corresponding GHG emissions of the trucks. Further, the lifetime total cost of ownership (TCO) for both trucks was estimated to assess the financial competitiveness of the BE-RCT over the D-RCT. The TCO indicated that the BE-RCT deployment is not financially viable for the examined fleet unless there are considerable incentives towards the purchase cost of the BE-RCT and/or sufficient increase in carbon tax/diesel fuel price. From the energy useevaluation, this study estimates the required battery capacity of the BE-RCT for the studied fleet, and the TCO outputs can assist them in future planning for the adoption of battery-electric refuse trucks into their collection fleet where the cost parameters evolve.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».