<scp>Techno‐economic</scp> feasibility study on electric vehicle and renewable energy integration: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work simulated the economic viability of electric vehicles (EVs) and renewable energy charging integration at a university campus. Homer energy simulation software was used to determine the optimal solution for the power loading, energy dispatch, and economic feasibility of each electricity source. Three scenarios were considered: case 1 (C1) is the baseline that provided the electric parameters considering a grid without renewable energy integration; case 2 (C2) is the addition of solar and wind systems supplying power to the grid and EVs; case 3 (C3) is the same conditions as C2, but EVs operate on vehicle‐to‐grid (V2G) scheme supplying energy to grid. Economic output solutions were classified according to the lowest net present value (NPV). The V2G mechanism considered on the C3 offered conditions that decreased the costs of operation of the system, estimating the lowest NPV among the options analyzed. In C2, the simulations recorded higher costs due to the system operation associated with extra local load to power the EVs. In both C2 and C3 scenarios, EVs aided the renewable energy sources' penetration on the system; however, the operation of EVs on a V2G mechanism contributed to the highest rate of renewable energy penetration.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».