Evaluating the economic and carbon emission reduction potential of fuel cell electric vehicle-to-grid
Notice bibliographique
Résumé
As part of the effort to achieve net zero, hydrogen will become significantly used in transportation and energy generation by 2050. Hydrogen is fit for long-haul vehicles because of the short refueling time and long range of using hydrogen as onboard storage instead of batteries. Meanwhile, hydrogen can also be used for long-time grid energy storage because of the low material cost and low self-discharge. By using fuel cell electric vehicles (FCEVs) for energy generation, the fuel cells (FCs) in idle FCEVs can be connected to the grid (FCEV2G) and supply electricity to the grid by consuming hydrogen stored in a station. In this way, the hydrogen usage in the transportation and energy storage sectors can be synergically integrated. A mixed integer linear programming (MILP) model is established to simulate and evaluate the economic and environmental potential of the operation of a FCEV2G station. The station’s profit and carbon emission reduction potential depend on the traffic and electricity profiles. It was estimated that a net profit of 233,976 USD can be generated and simultaneously 210 tonnes carbon emissions can be reduced, using the historic traffic and electricity data of Alberta. Furthermore, considering the Canadian carbon tax in the optimization increases the net profit and carbon reduction to 246,704 USD and 377 tonnes, respectively. Meanwhile, using electricity data with lower carbon intensity and less fluctuation, e.g., that in Ontario, significant technological improvements are needed to make the FCEV2G station operation viable. These results demonstrate the potential of FCEV2G in generating monetary incentives and environmental benefits by integrated the transportation and energy storage sectors.
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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 ».