Comprehensive Transition Plan for Battery-Electric Bus Fleets Considering Utility Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Public transportation electrification is gaining significant traction due to its substantial positive environmental impact. However, the introduction of new electric fleets imposes a considerable additional load on the electrical system, creating a unique challenge that incorporates the interests of both transit agencies (TAs) and electric utilities. To address this issue, this paper proposes a novel dynamic approach for battery electric bus (BEB) fleet transitioning that integrates the viewpoints of both stakeholders. The proposed approach consists of several stages; the input stage determines the optimal depot location, the optimal fleet, and charging sizing while determining the charging schedules and route assignment. Subsequently, the detailed transition stage aims to minimize the net present value for purchase decisions, resulting in an optimal transition plan. To illustrate the effectiveness of the proposed model, a transit system comprising four short-distance routes is examined, considering two charging modes: overnight and opportunity charging. Additionally, to display the flexibility, scalability, and adaptability of this model four long-distance routes are also examined. The results highlight the efficacy of the proposed approach in achieving electrification targets while considering the limitations of the distribution system. Furthermore, the approach ensures the continuity of service for the TA. In conclusion, this paper presents a comprehensive and integrated fleet transition plan, encompassing the perspectives of TAs and electric utilities. By applying this approach, transit systems can make optimal purchasing decisions over a long-term planning horizon, facilitate electrification and environmental targets, and maintain seamless transit operation, while respecting the constraints of the distribution system.
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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 | 0,001 |
| 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 ».