Reliability-as-a-Service Usage of Electric Vehicles: Suitability Analysis for Different Types of Buildings
Notice bibliographique
Résumé
The use of electric vehicles (EVs) to provide different grid services is becoming possible due to the increased penetration levels, mileage efficiencies, and useable battery sizes of EVs. One such application is providing reliability-as-a-service (RaaS) during short-term power outages. Instead of using a dedicated backup power source, EVs can be contracted to provide RaaS, which is an environmentally friendly solution with benefits for both building owners and EV owners. However, the presence of EVs at a particular location during different hours of the day and the availability of energy from EVs is uncertain. Therefore, in this study, a suitability analysis is performed concerning the use of EVs to provide RaaS for different types of buildings. First, the National Household Travel Survey (NHTS) survey data are used to estimate driver behavior, such as arrival/departure times, daily mileage, and traveling duration. Then, the usable battery size and mileage efficiency of EVs is extracted from the database of commercially available EVs. Based on these parameters, the daily energy consumption and available energy of EVs to provide RaaS are estimated. A suitability analysis is conducted for residential, commercial/industrial, and mixed buildings for both weekdays and holidays. The participation ratio of EV owners is varied between 10 and 90%, and nine cases are simulated for commercial/industrial buildings and multi-unit residential buildings. Similarly, the ratio of home-based EVs is varied between 5 and 50%, and 10 cases are tested for mixed buildings. The analysis shows that mixed buildings are the most suitable, while commercial/industrial buildings are the least suitable for using EVs to provide RaaS. To this end, an index is proposed to analyze and determine the desired ratio of EVs to be contracted from homes and workplaces for mixed buildings. Finally, the impact of EV fleet size on the available energy for RaaS is also analyzed.
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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 ».