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Enregistrement W7025390786

Well-to-wheels energy efficiency analysis of plug-in electric vehicles including varying charging regimes

2013· dissertation· en· W7025390786 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric energyWork (physics)ElectricityPower (physics)Power gridElectric power
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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