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Enregistrement W7113077400

Optimisation de la recharge des véhicules électriques (VÉ) dans les sites hors réseau

2025· other· fr· W7113077400 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeWork (physics)Electric powerPower station
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire porte sur l’optimisation de la recharge des véhicules électriques (VE) dans les sites hors réseau, notamment dans les pourvoiries québécoises, en exploitant les surplus d’énergie solaire. Face à l’augmentation de la demande de recharge de VE et à la dépendance persistante aux génératrices diesel dans les sites isolés, ce travail propose une approche intégrée et durable. La méthodologie s’appuie sur la modélisation technico-économique avec HOMER Pro pour simuler différentes configurations hybrides (photovoltaïque, onduleur, batterie, génératrice), combinée à une validation électrique avec ETAP. Trois pourvoiries types ont été analysées. Les résultats montrent que l’intégration de bornes de recharge dynamique, couplée à un surdimensionnement stratégique des systèmes photovoltaïques, permet de maximiser l’utilisation locale de l’énergie renouvelable, de réduire les coûts énergétiques, la consommation de carburant et les émissions de gaz à effet de serre. Pour deux des trois pourvoiries, un scénario optimal a pu être identifié, alliant performance technique, rentabilité économique et impact environnemental positif. En revanche, la troisième pourvoirie ne présentait pas de potentiel d’optimisation significatif, soulignant l’importance d’adapter chaque solution au profil énergétique spécifique du site. Ce mémoire propose ainsi une méthode reproductible et adaptable pour accompagner la transition énergétique des sites isolés, tout en favorisant l’électrification des transports en milieu rural. This thesis focuses on optimizing the charging of electric vehicles (EVs) in off-grid locations, particularly within Québec’s outfitter sites, by leveraging surplus solar energy. In response to the growing demand for EV charging and the continued reliance on diesel generators in remote areas, this work proposes an integrated and sustainable approach. The methodology combines techno-economic modeling using HOMER Pro to simulate various hybrid configurations (photovoltaics, inverter, battery, generator) with electrical validation through ETAP. Three representative outfitter sites were analyzed. The results show that integrating dynamic charging stations, coupled with a strategic oversizing of photovoltaic systems, maximizes local use of renewable energy, reduces energy costs, fuel consumption, and greenhouse gas emissions. For two of the three sites, an optimal scenario was identified, combining technical performance, economic viability, and positive environmental impact. In contrast, the third site showed no significant optimization potential, highlighting the need to tailor each solution to the site’s specific energy profile. This thesis thus proposes a reproducible and adaptable method to support the energy transition of remote locations while promoting the electrification of transportation in rural areas.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2025
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