Strategic deployment of hydrogen fuel cell buses and fueling stations: Insights from fleet transition models
Notice bibliographique
Résumé
Establishing new hydrogen value chains is challenging, requiring economies of scale and balanced supply-demand dynamics. Municipalities can mitigate this risk through government support and deployment strategies. This study analyzes Edmonton's transition to zero-emission buses (ZEBs), focusing on hydrogen fuel cell electric vehicles (HFCEVs) and hydrogen fueling stations (HFSs). Using scenario-based modeling and S-curve models for technology diffusion, we project the adoption of battery electric vehicles (BEVs) and HFCEVs. Deploying over 1000 ZEBs by 2040 is necessary to meet Net-Zero targets, with 310–760 HFCEVs required for the municipal bus inventory. This results in an estimated hydrogen demand of 6.2–14.5 t-H 2 /day and a reduction of 0.4–1.0 Mt-CO 2 in tailpipe emissions by 2050. We use these scenario projections to develop a phased deployment strategy, optimizing fleet operations to reduce HFS costs by 50–60% from 8 to 9 C$/kg-H 2 to 3–4 C$/kg-H 2 . The study underscores the importance of strategic planning and infrastructure investment in realizing net-zero goals, providing a model applicable globally. • Public transit fleets can play leading role in breaking the vicious cycle between H 2 supply and demand. • For Edmonton, deployment of over 1000 Zero Emission Buses by 2040 is necessary. • Estimated hydrogen demand of 6.2–14.5 t-H 2 /day in 2050. • Reduction of 0.4–1.0 Mt-CO 2 in tailpipe eissions over the next 26 years. • Fleet transition models can be utilized to predict demand and minimize the cost of H 2 infrastructure. Phased deployment of H 2 stations and optimized fleet operations would reduce costs by 50–60%.
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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 | 0,000 |
| 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 ».