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Enregistrement W4416313511 · doi:10.1016/j.apenergy.2025.127039

Sustainable planning of electric bus systems: Degradation-aware and climate-specific techno-economic analysis

2025· article· en· W4416313511 sur OpenAlexaboutno aff
Jamal Dindar, Hirad Assimi, Hossein Ranjbar

Notice bibliographique

RevueApplied Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)Software deploymentGreenhouse gasElectricityGridTotal cost of ownershipBattery electric vehiclePublic transportTechnology roadmap

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition to battery electric buses (BEBs) offers a promising pathway to decarbonize urban transport. However, planning their deployment requires careful evaluation of both economic and environmental trade-offs. This study presents a novel planning framework that jointly minimizes the total cost of ownership (TCO) and greenhouse gas (GHG) emissions by optimizing onboard battery size, charger power, and number of chargers, while incorporating a detailed battery aging model to capture real-world degradation under varying temperatures and charging conditions. A comparative analysis is conducted across four cities-Singapore, Adelaide, Munich, and Calgary-each representing distinct climate profiles, electricity prices, and grid emission intensities. The study also evaluates three widely used lithium-ion battery chemistries: LFP, NMC, and NCA. Results reveal substantial variation in optimal BEB configurations across regions. Colder cities require larger batteries and higher charging power to maintain reliability, resulting in increased costs and emissions, while milder climates with cleaner grids support more cost-effective and sustainable solutions. Critically, the analysis demonstrates that no single configuration performs best across all locations or chemistries-underscoring that one-size-fits-all approaches are unsuitable for BEB planning. These findings provide actionable insights for policymakers and transit agencies aiming to deploy BEBs effectively under diverse regional conditions. • Proposes a BEB planning framework minimizing both cost and GHG emissions. • Integrates thermal and aging models to capture real-world battery degradation. • Assesses battery chemistries (LFP, NMC, NCA) across four climate-diverse cities. • Reveals that optimal BEB designs are highly location- and climate-dependent. • Provides an open-access tool for sustainable and cost-effective BEB deployment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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