Integrated Transportation, Building, and Electricity System Models to Explore Decarbonization Pathways in Regina, Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the majority of urban energy demand services the transportation or building sectors, primarily with non-renewable energy sources including gasoline and natural gas. As a result, these two sectors account for 70% of urban greenhouse gas (GHG) emissions. The objective of this paper is to explore the potential for co-benefits when simultaneously electrifying transportation and building demand sectors while expanding variable renewable energy (VRE) production. The investigation uses a novel integrated framework of the transportation, building, and electricity sectors to represent the operational implications of demand side flexibility on both the demand and supply side of the energy system. This original approach allows for very fine temporal and spatial resolution within models, while still performing a multi-sector analysis. First, the activity-based transportation model produces passenger travel demand profiles, allowing for investigation of potential electricity demand and demand response from electric vehicles with high spatial and temporal resolution. Second, the archetype-based building model predicts electricity demand of the residential building sector, allowing for investigation into demand-side management strategies such as load-shifting, building retrofits, and changes in appliance technology. Third, the electricity system production cost dispatch model is used to model the operations of Regina's electricity grid and has a spatial resolution capable of assessing individual and connected positive energy districts as well as VRE integration. Through linking of these three models, the effects of consumer flexibility in transportation and building energy demand are explored, especially in the context of introducing much needed flexibility for large-scale VRE integration. A utility-controlled demand response (DR) strategy is explored as means for Regina to reach their renewable target, along with battery storage. Various pathways to Regina's target are considered, based on the various proposed scopes of the target. The results show that Regina can meet their renewable target with large-scale rooftop solar and wind capacity. DR strategies are marginally effective in aiding toward the renewable target, but, when implemented in conjunction with battery storage, is able to get Regina to within 1% of their renewable target.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».