Linkage of transportation demand model and production cost model to investigate flexibility benefits of electric vehicles for the electricity grid
Notice bibliographique
Résumé
Uptake of electric vehicles (EVs) is accelerating as governments around the world aim to decarbonize transportation. While EV adoption is widely promoted in Canada, swift and widespread EV adoption will require some degree of controlled charging to mitigate the challenges that EV charging imposes onto the power system, such as increased cost and emissions from electricity generation. In this analysis, the potential benefits of utility controlled charging (UCC) are evaluated for the city of Regina, Saskatchewan, which aims to be 100% renewable by 2050. The flexibility that UCC can contribute, and its effectiveness for integrating variable renewables is tested in configurations with solar resources, wind resources, and a mix of both. A novel modelling methodology is developed to do so, which links a travel demand model (TASHA) and an electricity system production cost model (SILVER), using a novel intermediate charging model to simulate electric vehicle travel behaviour and utility controlled charging. The use of operational models allows for an accurate representation of both travel demand and electricity system operating costs and emissions at a high spatial and temporal resolution. By linking sectoral models in this way, the interactions between the two sectors - transportation and power – can be investigated simultaneously with detailed insight into the two individual sectors. Results show that uncontrolled charging will increase average emissions from the electricity grid, but controlled charging decreases both greenhouse gas emissions as well as operating costs. By shifting vehicle charging to times when renewable energy production is high, UCC reduces operating costs and emissions by 7% compared to uncontrolled charging, without requiring changes to travel scheduling and behaviour. The temporal characteristics of wind generation is found to be more compatible with controlled charging than solar PV, due to its longer generation periods and higher capacity factor in the winter, when demand is also high.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».