Energy Consumption Comparison Between Electric Vehicles and Internal Combustion Vehicles Traveling Between Horseshoe Bay and Whistler with BEVER Tool
Notice bibliographique
Résumé
The transportation sector is a major contributor to global greenhouse gas emissions, prompting a growing shift toward electric vehicles (EVs) as a climate mitigation strategy. EVs are known for their efficiency, but how they perform in hilly or mountainous terrain highway still needs closer study. This study investigates the energy consumption and cost efficiency of internal combustion vehicles (ICVs) and EVs along a mountainous corridor to evaluate the operational benefits of EVs in terrain where regenerative braking may offer significant advantages. Focusing on the Sea to Sky Highway between Horseshoe Bay and Whistler, British Columbia, the research compares a Volvo XC40 (ICV) and a Volvo EX40 (EV), two nearly identical vehicle models differing only in powertrain. The study area, known for steep and frequent elevation changes, provides an ideal landscape to assess the energy recovery potential of EVs. The analysis used data from Canada’s 2021 Road Network Census and LiDAR-derived digital elevation models. The road segment was digitized and processed in QGIS to extract elevation and road network attributes. Energy consumption was calculated using the Battery-Electric Vehicle Energy Routing (BEVER) tool, which incorporates the Bellman-Ford algorithm to capture both energy use and regenerative gains. Results showed that the EX40 consumed significantly less energy (under 120 kWh) than the XC40 (over 300 kWh) over the same route. Regenerative braking helped maintain a flatter energy curve. Financial analysis confirmed the EX40’s cost advantage, even when using Level 3 public charging. These findings underscore the operational and economic benefits of EVs in topographically varied landscapes and highlight the importance of charging infrastructure and policy support for accelerating EV adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».