Energy Recovering Using Regenerative Braking in Diesel–Electric Passenger Trains: Economical and Technical Analysis of Fuel Savings and GHG Emission Reductions
Notice bibliographique
Résumé
Rail transport, specifically diesel–electric trains, faces fundamental challenges in reducing fuel consumption to improve financial performance and reduce GHG emissions. One solution to improve energy efficiency is the electric brake regenerative technique. This technique was first applied on electric trains several years ago, but it is still considered to improve diesel–electric trains efficiency. Numerous parameters influence the detailed estimation of brake regenerative technique performance, which makes this process particularly difficult. This paper proposes a simplified energetic approach for a diesel–electric train with different storage systems to assess these performances. The feasibility and profitability of using a brake regenerative system depend on the quantity of energy that can be recuperated and stored during the train’s full and partial stop. Based on a simplified energetic calculation and cost estimation, we present a comprehensive and realistic calculation to evaluate ROI, net annual revenues, and GHG emission reduction. The feasibility of the solution is studied for different train journeys, and the most significant parameters affecting the impact of using this technique are identified. In addition, we study the influence of electric storage devices and low temperatures. The proposed method is validated using experimental results available in the literature showing that this technique resulted in annual energy savings of 3400 MWh for 34 trains, worth USD 425,000 in fuel savings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».