On Utilization of Commercial Electric Vehicles for Grid Services
Notice bibliographique
Résumé
The penetration of passenger electric vehicles into the grid has seen remarkable growth over the past years. This transition is now extending into the commercial sector, where fleets are shifting from conventional to electric vehicles. The aggregated batteries of these electric fleets can provide a large amount of energy and power. When strategically deployed, these batteries can help fleet owners reduce electricity costs by providing energy during peak hours, facilitating load shifting, or generating revenue by renting battery capacity to third parties or the grid. Therefore, this thesis explores the potential of Electric Commercial Fleets (ECFs) for energy services and examines the benefits they can offer to both fleet owners and the grid. In the first contribution of this thesis, a mutlistage investment planning is developed for the transition from conventional fleet to ECF. This work first analyzes the revenue opportunities within the electricity markets in North America. Next, it assesses how these auxiliary services can influence the dynamics of fleet transitions, reduce the total cost of ownership for fleet owners, and accelerate the transition to electric fleets. Two additional contributions focus on the daily operational aspects of these fleets. In the first contribution of operation planning, a new time-index Vehicle Routing Problem (VRP) is developed that helps commercial and industrial entity to concurrently optimize their logistics and energy provision for their self-use. The advantage of this method is shown compared to the conventional VRP. For larger benchmarks, Column Generation and Branch-and-Price techniques is employed to decompose the large instances into smaller, more manageable problems for efficient solving. In the last contribution, the electric fleet is utilized as mobile battery storage to address planned outages across the city of Calgary. A robust optimization counterpart is further developed to deal with the uncertainties of logistics and electricity demand. The results illustrate that ECFs have the potential to outperform a single mobile battery system both financially and technically. This advantage stems from employing the sharing economy concept and the presence of a larger number of vehicles distributed across the city.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».