1. 执行摘要 2020 年 10 月,硅谷清洁能源 (SVCE) 启动了 GridShift 试点项目,该项目利用车辆远程信息处理技术来控制和优化住宅客户在家中的电动汽车 (EV) 充电。GridShift 试点项目的目标是 (A) 通过在费率计划中最便宜的非高峰时段自动为电动汽车充电,帮助客户节省家庭能源费用;以及 (B) 将电动汽车充电与可再生能源生产商根据与 SVCE 和其他加州负荷服务实体签订的合同提供的低碳发电的非高峰时段保持一致。GridShift 在 COVID-19 大流行和居家令期间启动,能够利用住宅客户电动汽车充电时间表的额外灵活性,因为他们插电时间几乎是大流行前的两倍(平均在家插电时间为 20.2 小时,而大流行前为 12.2 小时);在白天保持插电对于能够利用加州电网上充足的太阳能为汽车充电尤为重要。 SVCE 将 72 名拥有 79 辆电动汽车的客户纳入 GridShift 移动应用程序,在主要优化非高峰时段的充电费用一段时间后,于 2021 年 3 月和 4 月启动了低碳活动试运行,通过推送通知和获得 10 美元账单信用额度的机会,激励客户在其费率计划的非高峰时段插入并允许在特别低碳的时段充电。成本优化的影响是,与插入后立即充电相比,GridShift 试点参与者平均每月节省了 24 美元的能源费用;节省的费用因费率计划而异,对于某些客户,每月最高可节省 46 美元,而对于其他客户,每月最低可节省 8 美元。在推出低碳活动后,在举办低碳活动的一天中,42% 的电动汽车充电都安排在碳排放最低的时段,与无管理充电相比,帮助 GridShift 参与者避免了 4,000 磅的二氧化碳电网排放。总共有 70% 的试点参与者参加了至少一次低碳活动,30% 的试点参与者参加了获得 10 美元电费抵免所需的最低活动数量(8 次)。为了在 2021 年夏季支持加州电网,SVCE 决定试行“关键 GridShift 时间”,客户在 CAISO FlexAlerts 和其他 SVCE 定义的事件之前收到推送通知,鼓励他们避免插入电源或启用智能充电以减轻电网压力。2021 年 8 月至 10 月期间,举行了六次此类可靠性活动,GridShift 能够将 98% 的总电动汽车充电转移到活动时间之外,参与者参加了抽奖,以赢得五项 100 美元电费抵免之一。在成功试点之后,SVCE 已开始扩大 GridShift 计划。关键考虑因素是将硬件兼容性扩展到更多车辆 OEM 以及联网的 EVSE,简化客户入职流程,并确保公平地进入一线社区。展望 2022 年夏季,SVCE 还可以考虑将关键 GridShift 小时功能扩展到其他活动类型,包括 ELRP 活动,并通过社区排行榜、成就徽章和其他功能进一步将参与游戏化。
1简介汽车行业已成为电动驱动器和电力产品的主要市场。准确的交流电流(AC)和直流电流(DC)电动机在电源转换器供电的广泛的功率和速度上,基于隔热栅极双极晶体管,具有复杂的监控和管理系统已成为现代车辆的固有部分[1]。在这种情况下,探索和测试平台的电池驾驶电动汽车(BEV)完全由电动机推动,如今已引起人们的极大关注。他们允许学习并优化车辆性能,减少真实机器的测试次数并提供安全性。许多研究机构和越来越多的工程学校在其实验室中引入了测试工作台[2]。严重的参考文献描述了在不同的
关于OLA电动移动性Ola Electric Mobility Limited是印度领先的电动汽车(EV)制造商,专门研究电动汽车及其组件(包括电池电池)技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心,在该操作中,电动电动汽车和关键组件(例如电池组,电动机和车辆框架)的生产。Ola的研发工作涵盖了印度,英国和美国,重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦(Tamil Nadu)开发了一个广泛的EV HUB,其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心(BIC)支持,该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络,在印度各地拥有750多个体验中心,以及强大的在线业务,使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络。
对于大多数航空和运输流量的脱碳,电气化是不可行的,欧盟应优先使用RFNBOS(非生物学起源的可再生燃料,也就是绿色氢和衍生的电子燃料)。用额外的风和太阳能产生RFNBO具有多个优点:这些解决方案更可扩展 - 同时最小化环境影响 - 以满足2050年对RFNBOS的需求激增(与生物燃料和化石燃料不同)。同时,投资RFNBOS使欧盟能够离开 - 主要进口 - 化石燃料。它基于风,电子,合成过程等欧洲工业冠军的优势。最后但并非最不重要的一点是,RFNBO的可持续性规则将兑现真正的零碳燃料的承诺,而没有许多参与蓝色氢的不确定性。这就是为什么应优先考虑欧洲和国家法规和财政支持以支持RFNBOS的供应(在运输中,航空和运输中)的原因。
摘要 - 由于当前电动汽车(EV)所表现出的高效率,在世界上最先进的国家中,电动流动性开发正在迅速传播。在这方面,拉丁美洲已经开始在某些国家 /地区纳入这些技术。尽管如此,尽管电动汽车(例如电动摩托车)的技术发展,但仍在研究其自主权的提高。本研究提出了针对特定电摩托车的再生制动系统:Sakura M500型号,目的是增加上述EV的自主权。VDI 2206方法应用于再生制动系统的开发,包括概念设计,详细的设计和实验测试;以自治的积极结果结束。
汽油车辆作为交通工具的使用量增加导致全球变暖急剧上升。排放到大气中的有害汽车尾气(如一氧化碳和二氧化氮)对我们呼吸的空气造成了严重影响。这导致人们需要零排放的车辆 [1]。过去几年,特斯拉、日产和丰田等汽车公司将新技术推向市场,主要是电动汽车和氢动力汽车。这两种技术更受欢迎,旨在减少传统汽车造成的全球排放。本文旨在根据这两种交通方式的生态、经济和科学价值对其进行分析和比较。
超越标准模型(BSM)计算和参数化的不断增长的生态系统已经开发了在广泛的可能模型上制造定量跨案例的系统方法,尤其是具有可控的不确定性。在本演讲中,我们强调了不确定性量化语言(UQ)如何提供有用的指标来评估BSM和相关模型之间的统计重叠和差异。我们利用了近期的机器学习(ML)发展中的深度学习(EDL)来使UQ在模型歧视环境中分离数据(aletoric)和知识(认知)不确定性。我们构建了几种潜在的BSM动机场景,用于与深度无弹性散射中的核子的异常电子相互作用(AEWI)相互作用(AEWI)(aewi),并将其定量地映射为与CT18 PDF的蒙特卡洛复制品一起示范,用于驱动CT18 PDF。
摘要:本研究通过使用规定的选择调查表在2023年在四个欧洲国家中收集的大型数据集进行了离散选择实验,从而确定了影响汽车选择决策的主要因素。选择集包括六个当前和流行的汽车动力总成,其因素,用户特征和特定的地理环境有关,这可能会影响带有电动动力总成的车辆的采用。首先提出了一种易于适用的多项式logit模型,以探索所选属性的影响以及该模型具有不同激励策略,地理环境和能源价格的重现用户偏好的能力。引入了混合logit模型和分段的多项式logit模型,以考虑样本的异质性。第一个捕获了与激励措施和运营成本有关的受访者之间的偏好分散体。第二个专门根据汽车市场细分对用户进行了分类,显示出与购买成本和电池范围相关的因素的变化更大。模型估计了九个因素的重量,从而为有针对性的政策建议提供了支持。与成本相关的因素证实了其在选择中的相关性,分析表明,想要将其车辆范围提高1公里的用户愿意支付约80欧元。
li-ion电池正达到其范围和成本范围,这是由于范围更大所需的额外重量,导致车辆效率较低,较重。使用锂阳极的下一代SSB提供更轻,较小的包装,提高范围更长的能量密度,更快的充电和减少降解。阶乘能源声称其准固体状态电池将固态电解质的安全性与增强性能和生产能力合并,与当前的锂离子电池相比,EV范围可能会延长高达50%,并使电池重量降低了200磅。固态电池的集成需要与设备制造商进行定制机械和OEM的密切合作,以克服广泛的开发过程和严格的法规。说,虽然今天的锂离子电池受益于硅阳极,但未来是用锂金属的固态电池。汽车制造商正在推动具有较高镍和较低钴含量的较高能量密度的限制,但他们撞到了墙壁,尤其是当锂离子电池达到理论上的限制时,安全就成为一个问题。人工智能(AI)和机器学习正在采用以更好的快速充电。过去降低电池成本的努力依赖于规模经济,但是超过40-60 gwh的工厂,收益减少,基础设施负担增加。这是SSB进入的地方,打破了天花板,以达到更高的能量密度和较低的成本,并有望使EVS更轻,更高效。