Novel energy management options for charging stations of electric vehicles in buildings without increasing peak demand for sustainable cities
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles are recognised as critical step in making transportation sector more environmentally friendly, especially when powered by renewable energy sources. A major hindrance to their widespread adoption is the scarcity of charging stations and the absence of grid access. This study explores and examines four distinct ways for enhancing the energy grid of buildings. The primary goal of these solutions is to generate more capacity without raising the electricity peak load of the building through the incorporation of energy storage technologies. The target location is Southern Ontario, Canada, where one of populated-intensive region in Canada. Strategy 3 stands out as the most promising alternative, with an impressive 35% increase in charging station capacity compared to other strategies. Using this method, it is feasible to store 353.4 GWh of energy during summer and 480.1 GWh during winter. In summer, the station can release 243.1 GWh, and in winter, 345.6 GWh of energy can be efficiently used to charge electric vehicles. Strategy 4, which includes hydrogen generation and fuel cell systems, offers a competitive alternative with a 28% increase in capacity. This method allows for charging station capabilities of 52 GW during summer and 13 GW during winter. The strategies emphasize the importance of adaptable capacity solutions to address variations in demand on a seasonal and daily basis, while considering both economic and environmental sustainability. As the adoption of electric vehicles continues to rise, the nuanced operational aspects of these strategies are pivotal for the development of sustainable and efficient transportation ecosystems, ensuring that electric vehicle charging infrastructure keeps pace with the growing demand.
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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 ».