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World File Search System行驶里程
不同能源情景下现有与未来乘用车生命周期环境与成本比较
在本分析中，我们比较了目前（2017 年）和未来（2040 年）具有不同动力系统配置的乘用车的生命周期环境负担和总拥有成本 (TCO)。对于所有车辆配置，我们为所有性能参数定义了概率分布。利用这些概率分布，我们执行基于蒙特卡罗的全局敏感性分析，以确定对结果整体变异性贡献最大的输入参数。为了捕捉能源转型的系统性影响，未来电力情景被深度整合到 ecoinvent 生命周期评估背景数据库中。通过这种整合，我们不仅可以捕捉到未来电动汽车的充电方式，还可以捕捉到未来汽车和电池的生产方式。如果电力的生命周期碳含量与现代天然气联合循环发电厂相似或更好，那么从气候角度来看，全动力系统电气化是有意义的，并且在许多情况下还可以降低 TCO。一般来说，电池较小、使用寿命较长的车辆具有最佳的成本和气候性能。如果需要非常大的行驶里程或没有清洁电力，混合动力汽车和压缩天然气汽车在成本和气候变化影响方面都是不错的选择。含有大电池或燃料电池的替代动力系统对未来电力系统的变化最为敏感，因为它们的生命周期更耗电。这些替代能源的好处
回顾和分析当前和未来的交通电动汽车电池技术
加州空气资源委员会 (CARB) 强制实施了创新清洁交通 (ICT) 法规。CARB 的 ICT 法规要求交通机构在 2029 年前购买 100% 零排放车辆 (ZEV)，在此之前，ZEV 必须占每年新公交车购买量的不断增加，并在 2040 年前将其车队完全转换为 ZEV。因此，加州交通机构花费数亿美元购买此类 ZEV，目前这些车辆的成本约为压缩天然气 (CNG) 同类车辆的两倍。这些车辆采用电池和氢燃料系统，这些系统不断发展，新技术和令人兴奋的技术快速发明。其中一些技术是稳态电池，其他即将出现的进步可以延长车辆行驶里程、延长电池寿命并缩短充电时间，从而使电池电动公交车成为更广泛交通服务的可行选择，例如更长的路线或穿越丘陵地带的路线。同时，经过多年的价格下跌，氢气的成本已经趋于稳定。因此，交通运输机构在购买哪种类型的公交车方面面临着很多不确定性，这一选择决定了如何花费大量资金，并对交通运输服务的未来产生重大影响。
工作文件 30082
脱碳和电气化需要改造电网。我们的发电和存储容量进入和退出的长期模型捕捉到了电力行业的关键方面，例如电力的时变需求、可再生能源的间歇性以及存储的跨期优化。我们得出了几种与短期直觉有惊人差异的理论可能性：碳税可以增加电力消耗；更便宜的存储可以减少可再生能源容量；更便宜的可再生能源可以增加碳排放；电力需求的增加（例如电气化）可以减少排放。我们使用 2019 年美国本土十三个地区每小时的需求和可再生能源可用性数据来校准该模型。碳价为 150 美元或更高基本上可以消除碳排放。在适度的脱碳目标下，可再生能源补贴的表现优于核补贴，但对于雄心勃勃的脱碳目标，这一排名则相反。如果可再生能源成本下降到足够低，输电扩张将大幅减少排放，但促进存储的政策不太可能产生显着的收益。如果在夜间对汽车充电，则 100% 的汽车行驶里程都实现电气化（从而消除汽油汽车的碳排放）将使电力行业的碳排放量增加 23-27%，但如果在白天对汽车充电，则可以减少电力行业的碳排放量。
明尼苏达州家庭能源消耗的驱动因素。......
Lawrence A. Baker (PI) 生物产品和生物系统工程系；Jay Coggins (联合 PI) 和 David Bael 应用经济学系 Kristen Nelson (联合 PI) 森林资源系和渔业、野生动物和保护生物学系 引言 近期，减少化石燃料使用的大部分努力都集中在开发可再生能源上。尽管可再生能源现在提供了明尼苏达州 18% 的电力，但可再生能源仅占我们总能源消耗（包括旅行、供暖等燃料）的 3.7%（美国能源信息署 2014 年）。可再生能源对发电的贡献将继续增加，但可再生能源为旅行和空间供暖提供大量能源的潜力有限。我们还尝试通过提高机械效率来减少能源使用。在过去的 40 年里，几乎所有的东西都变得更加节能：汽车、家庭供暖和空调、飞机等。在同一时期，出现了一种相反的趋势：几乎所有东西的消费都在增加，包括房屋大小、空调使用、行驶里程、飞行里程，甚至卡路里的消耗（表 1）。表 1. 美国几种消费行为的趋势。1970 1980 1990 2000 2010 新建单户住宅平均面积，平方英尺
清洁城市和社区伙伴关系 2023 年活动报告
缩略词列表 AFV 替代燃料汽车 APU 辅助动力装置 含有 6% 至 20% 生物柴油的 B20 混合物 BIM 行为影响模型 CC&C 清洁城市和社区 CEJST 气候和环境正义筛查工具 CEL 社区参与联络 CNG 压缩天然气 CO 2e 二氧化碳当量 DAC 弱势群体 DOE 美国能源部 E85 高浓度乙醇混合物 EEJ 能源和环境正义 EIA 能源信息署 EPA 环境保护署 EUI 能源使用影响 EV 电动汽车 GGE 汽油加仑当量 GHG 温室气体 GREET 模型 温室气体、受管制排放和技术能源使用模型 HDV 重型汽车 HEV 混合动力汽车 IR 怠速减少 LCFS 低碳燃料标准 LDV 轻型汽车 LNG 液化天然气 MGGE 百万汽油加仑当量 NCFP 国家清洁车队伙伴关系 NEVI 国家电动汽车基础设施 NREL 国家可再生能源实验室 RNG 可再生天然气 TI 技术集成 UC 服务不足社区 VMT 车辆行驶里程 VTO 车辆技术办公室
25 财年学生欢迎指南
参加课程的士兵如果收到学校发来的电子邮件，说明无法使用驻地设施（住宿或 DFAC），则必须根据其 TDY/ADT 国防旅行系统 (DTS)/手册 (DD FORM 1610) 旅行订单流程预订驻地外的住宿。有关驻地外酒店信息，请参阅附录 A-1。资金将由您的任务单位提供。驻地外住宿的 DTS 旅行订单将涵盖所有授权费用，例如住宿、餐饮和杂费，包括乘飞机旅行的人员的租车费用。租车授权基于单位批准。请联系您的单位培训经理以确定租车授权。我们强烈建议指挥部授权其士兵租车，因为教室的位置、课程的节奏和餐饮设施不在学院范围内。将监控汽油收据以避免里程数过高。对于使用私家车的人，不允许行驶里程数过高。必须在旅行订单上注明不同意。指挥部必须确保所有士兵到达时都持有激活的政府旅行卡，以支付其授权的旅行费用。具体权利在 G3/5/7 艾森豪威尔堡训练旅行指南中涵盖。请参阅 CCoE NCOA 公共网站：https://cybercoe.army.mil/CCoENCOA/
混合深度学习机制用于充电控制...
摘要 - 从环境友好性和能源效率的角度来看，电动汽车（EV）对传统汽油汽车构成威胁。可以通过预测与电动汽车充电的状态的预测来帮助确定电动汽车用户的未来充电需求。它可能会根据用户的实时位置提供自定义的充电容量统计信息，并指导收费基础架构的操作和管理。因此，出现的问题是电动汽车充电状态预测的有效模型。在这项研究中，建议采用混合深度学习方法，以确保安全可靠的充电操作，以防止电池被过度充电或排放。建议用于特征提取过程的递归神经网络（RNN），以获取电池上足够的功能信息。然后，研究建立了双向门控复发单位框架（GRU），以预测EV的状态。GRU从RNN的输出中获得了其输入，从而大大提高了模型的有效性。由于其简单得多的结构，RNN-GRU具有较低的计算性能。实验发现证明了GRU方法准确跟踪电动汽车行驶里程的能力。与广泛的现实世界测试所证明的相比，基于混合的深度学习预测方法可以使快速收敛速度较小的错误率较小的错误率。
会议总结 | 俄勒冈州能源战略咨询小组
能源研究公司 Evolved Energy Research 的 Jeremy Hargreaves 解释了能源钱包分析以及该分析旨在通过代表性家庭探索的能源支出和能源负担要素。能源钱包分析中要探索的能源成本包括家庭供暖、车辆行驶里程 (VMT) 和其他类型的能源使用。Jeremy 回顾了威斯康星州 2050 年净零排放建模情景的能源钱包分析示例，并解释说，分析表明客户能源成本通常从化石燃料转向电力，并且总体下降。Jeremy 补充说，该分析考察了不同的技术采用期，例如代表性客户购买电动汽车 (EV) 的时间，以及这对他们到 2050 年的能源支出有何影响。Jeremy 解释说，为了分析基于技术采用和能源使用的不同成本影响，能源钱包分析寻求有关应使用哪些代表性客户和相关假设来支持能源战略的反馈。通过代表性客户群选择来分析的潜在因素示例包括农村与城市家庭、收入水平、防寒保暖和其他因素。随后，杰里米分享了能源钱包分析的方法，该方法依赖于 2022 年 RBSA 和 EIA 每平方英尺成本数据，以及美国运输统计局 VMT 和成本数据。
重庆2035：城市发展情景
目录 执行摘要 5 1. 简介 19 1.1 研究背景 19 1.1.1 中心城市研究区 20 1.2 重庆城市发展规划 21 1.3 RapidFire 建模方法 22 2. 重庆 2035 年情景 25 2.1 趋势情景 26 2.2 紧凑增长情景 27 2.3 情景特征概述 28 2.4 情景假设和驱动因素 29 2.4.1 情景研究区和子区域 29 2.4.2 人口、家庭和就业 30 2.4.3 城市化土地面积 32 2.4.4 地铁交通网络 32 2.4.5 当前地方规划 32 3. 情景结果 35 3.1 城市形态 37 3.1.1 步行型混合用途开发 37 3.1.2 就业可达性 39 3.2 交通影响 40 3.2.1 交通方式份额 41 3.2.2 车辆行驶里程 42 3.2.3 空气污染物排放 43 3.2.4 出行时间 43 3.3 环境可持续性 44 3.3.1 新土地消耗 44 3.3.2 填充和再开发 46 3.3.3 汽车出行产生的温室气体排放 47 3.4 经济竞争力 47 3.4.1 各行业就业增长 48 3.4.2 家庭成本 49 3.4.3 基础设施成本 49
使用组合多标准选择汽车...
摘要：多准则决策（MCDM）在现实生活中起着至关重要的作用。在当今竞争激烈的世界中，采购管理至关重要，尤其是个人购买最有用和最必要的汽车。汽车具有许多特性，如发动机排量、城市和高速公路行驶里程以及最大功率等，消费者必须在 Maruti、Hyundai 等替代品中选择最好的汽车……在这个项目中，使用 TOPSIS、VIKOR 和 SAW 等 MCDM 方法来寻找最好的汽车。关键词：TOPSIS、VIKOR 和 SAW 1 多准则决策（MCDM）简介：多准则决策（MCDM）是指在存在多个通常相互冲突的准则的情况下做出决策。MCDM 问题在日常生活中很常见。在个人情境中，人们购买的房屋或汽车可能具有价格、大小、款式、安全性、舒适度等特征。在商业情境中，MCDM 问题更为复杂，通常规模较大。例如，欧洲许多公司正在使用 EFQM（欧洲质量管理基金会）商业卓越模型中设置的数百个标准和子标准进行组织自我评估。大公司的采购部门通常需要使用不同领域的一系列标准来评估其供应商，例如售后服务、质量管理、财务稳定性等。尽管 MCDM 问题一直普遍存在，但 MCDM 作为