Electric Vehicles and Resilient Evacuations: A Multi-Method Study of Charging Behaviour, Decision-Making, and Infrastructure Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of electric vehicles (EVs) presents both opportunities and challenges for disaster response and evacuation planning. While EVs offer sustainability benefits and the potential to supply power back to the grid through vehicle-to-grid (V2G) technology, their reliance on electricity introduces unique vulnerabilities, particularly in large-scale evacuations where charging infrastructure is limited. With significant threats from extreme weather and other hazards, the effectiveness of vehicular-based evacuations hinges on the resilience of EVs, related infrastructure, and energy systems. This thesis investigates the use of EVs in disasters through (1) a systematic literature review on EV resilience, (2) a discrete choice analysis of intended EV user behaviour during wildfire evacuations, and (3) an agent-based model (ABM) simulating evacuation scenarios to assess electricity demand and infrastructure constraints. The literature review highlights gaps in EV-specific evacuation planning, including limited charging networks, grid vulnerabilities, and a lack of dedicated emergency response policies. The discrete choice analysis, based on a stated preference survey conducted in wildfire-prone regions of Alberta and British Columbia, reveals that prior hazard experiences, socio-demographic factors, and risk perceptions strongly influence EV evacuation behaviours. The results suggest that targeted grid enhancements and strategically located charging stations could effectively manage the anticipated demand spikes. To further explore these dynamics, an ABM simulation was developed to model EV evacuations in a case study of Canmore, Alberta and analyzed four scenarios to test response differences after various parameter changes. The results highlight the risks of concentrated demand at charging stations (leading to severe delay) and the value of time-minimizing decision-making and increasing charging speeds to drastically reduce delays. Policy interventions—such as strategically placed temporary charging stations, faster charging stations, and incentivizing charging away from home—could mitigate these challenges and improve evacuation outcomes. Findings from this thesis provide recommendations for policymakers, emergency planners, and transportation agencies, including expanding charging infrastructure along evacuation routes, developing public-facing EV-specific evacuation plans, and leveraging smart charging and demand response programs. This thesis contributes to the growing body of research on electrified mobility and disaster resilience, providing insights to support safer and more efficient evacuations in an increasingly electrified transportation landscape.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».