Well-to-wheels energy efficiency analysis of plug-in electric vehicles including varying charging regimes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT \nWell-to-Wheels Energy Efficiency Analysis and Optimal Energy Management Strategy for Varying Electric Vehicle Operational Characteristics \nEbrahim Saeidi Dehaghani \nTransition to electric vehicles (EVs) is already under way. EVs were demonstrated to be the most fuel economic and emission free among other propulsion technologies. Electric and plug-in hybrid electric vehicles (EVs/PHEVs) can have a large impact on greenhouse gases (GHGs) reduction, increase in fuel economy and higher fuel efficiency. This thesis seeks to investigate the Well-to-Wheels (WTW) energy efficiency analysis of Electric Vehicles (EVs) in Canada. The main idea behind this research work is to analyze step by step energy efficiency, which is one of the key factors for EVs technology acceptance. Penetration of battery electric and more electric vehicles (BEVs/MEVs) into vehicle fleet, affects load demand as well as electricity market. Smart charging of EVs can remove a lot of stress from electricity grid. Effect of home charging of EVs/PHEVs on electricity demand in the province of Quebec was analyzed. More recently, EVs have been looked at as distributed sources of energy, whereby they could back up the power grid during critical high demand periods. With the help of an on-board battery pack, EVs can act as distributed generators and feedback energy to the AC grid. However, efficiency of energy conversion could become an issue in this power flow. Hence, in this thesis stage-by-stage efficiency of vehicle-to-grid (V2G) power flow was evaluated. In addition, feasibility of using EVs in international islanding to sustain the local grid in the event of an emergency was analyzed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».