Future Urban Charging Solutions for Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The numbers of electric vehicles (EV) will increase as many countries perceive EVs as a solution to reduce the emissions of transportation and therefore incentivize their adoption. However, the deployment of public charging infrastructure is lagging behind that of EVs, which represents a potential barrier to their wide-scale adoption. The objective of this paper is to develop a comprehensive overview of potential EV charging solutions to be deployed in urban areas. Using a micro-Delphi approach, experts from transport, energy and urban planning were consulted and identified 15 realistic options for charging electric vehicles in urban environments by 2035. The solutions range from purely technical to more service oriented. Most of these solutions already exist today, although some remain at a very early stage of deployment. The five most likely options were on-street public charging points, charging at work, fast-charging stations, using building domestic plugs and semi-fast charging in public areas. When combined with the typical mobility and residential profiles, our results show that EV drivers will most likely rely on a mix of solutions, when they have no home chargers. As such, no breakthrough or major shift is expected in charging infrastructures, rather a scale-up of existing solutions. Our analysis concludes that urban charging options will be numerous and no single solution is expected to dominate as users with different EV user profiles will charge at different times and locations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».