Decision support tools for effective bus fleet electrification: Replacement factors and fleet size prediction
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Notice bibliographique
Résumé
• Ebus fleet size prediction models are developed for overnight depot charging. • Diesel-heated Ebuses require a lower replacement factor vs. battery-heated. • Winter conditions exacerbate fleet size requirements. • Total distance traveled and average temperature are key influencing factors. The electrification of public transit systems represents a crucial strategy for advancing sustainable urban mobility. Thus, the development of efficient charging infrastructure and the optimization of fleet size emerge as major challenges for transit agencies. Switching from diesel buses to electric buses (Ebuses) will require increasing the fleet size to accommodate the limited range of Ebuses and the significant idle time required for charging. This study develops prediction models to estimate the required Ebus fleet size to maintain same transit route services for the case of overnight depot charging, using data from Ebuses operating in the City of Toronto. The analysis reveals that Ebuses equipped with diesel auxiliary heaters are less sensitive to temperature fluctuations compared to battery-heated buses. Thus, the required replacement factor, indicating the additional fleet needed to switch from diesel to Ebuses, varies depending on the heating system. Specifically, diesel-heated buses require a lower replacement factor (1.3) compared to battery-heated buses (1.4), with winter conditions exacerbating this disparity. Furthermore, the study employs vehicular, operational, route, and external variables to develop the prediction models. Additionally, SHAP analysis is utilized to interpret the machine learning models and evaluate the influence of the inputs on the required fleet size. The results show that the total distance traveled, and the average temperature are the primary factors affecting the fleet size for Ebuses using their batteries for heating, whereas the total distance traveled, and the average bus speed are the primary factors affecting the fleet size for Ebuses with diesel auxiliary heaters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle