Optimal Driving Range for Battery Electric Vehicles Based on Modeling Users’ Driving and Charging Behavior
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a simulation approach for the optimal driving range of battery electric vehicles (BEVs) by modeling the driving and charging behavior. The driving and charging patterns of BEV users are characterized by reconstructing the daily travel chain based on the practical data collected from Shanghai, China. Meanwhile, interdependent behavioral variables for daily trips and each trip are defined in the daily trip chain. To meet the goal of the fitness of driving range, a stochastic simulation framework is established by the Monte Carlo method. Finally, with consideration of user heterogeneity, the optimal driving range under different charging scenarios is analyzed. The findings include the following. (1) The daily trip chain can be reconstructed through the behavioral variables for daily trips and each trip, and there is a correlation between the variables examined by the copula function. (2) Users with different daily travel demand have a different optimal driving range. When choosing a BEV, users are recommended to consider that the daily vehicle kilometers traveled are less than 34% of the battery driving range. (3) Increasing the charging opportunity and charging power is more beneficial to drivers who are characterized by high daily travel demand. (4) On the premise of meeting travel demand, the beneficial effects of increased fast-charging power will gradually decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».