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加速中国城市的新能量车辆吸收
在2015年，上海作为主要城市之一，与深圳和西安等地方一起脱颖而出，PHEV乘用车的比例超过了BEV。7这种趋势一直在上海持续到2020年和2021年，其PHEV的共享仍然相对较高。8然而，从2023年开始，上海停止豁免PHEV货车在城市道路上的交通限制，同时继续为BEVS和燃料电池电动机货运车辆延续此特权。它还不再提供优先的车牌访问PHEV汽车，要求新的PHEV买家与其他常规燃油购买者进行相同的配额制作拍卖过程。此外，对于新的能源运输总线，授予PHEVS的补贴是根据实际燃料储蓄率与行业和信息技术部（MIIT）产品目录中记录的名义价值相比的比较的比例降低的。9相比，深圳放松了申请PHEV车牌的要求，使PHEVS更具吸引力。
车辆到电网 (V2G) 技术的作用
本研究通过三种充电方案调查了将 10,000 辆纯电动汽车 (BEV) 整合到特立尼达和多巴哥电网的影响：非激励充电、工作场所充电和车辆到电网 (V2G) 计划。结果表明，非激励充电加剧了峰值需求和电网压力，而工作场所充电仅能适度缓解峰值需求。相比之下，V2G 方案通过利用 BEV 作为动态储能单元在高需求期间为电网服务做出贡献，显着降低了峰值负载影响并提高了电网稳定性。该研究提出了一项 V2G 关税方案，其中包括对电池退化的补偿，旨在激励参与并抵消潜在成本。经济分析表明，虽然 V2G 的每兆瓦时成本高于传统存储技术，但它避免了对静态能源基础设施进行大量资本投资的需要，为岛国的能源管理提供了一种经济高效的解决方案。研究结果凸显了 V2G 技术促进可持续能源转型的潜力，强调了其在增强电网弹性、优化可再生能源使用和减少碳排放方面的作用。这项研究强调了 V2G 系统作为面临与特立尼达和多巴哥类似挑战的地区可持续能源战略的关键推动因素的变革潜力。
AECC概念证明通过个性化联合学习
道路车辆的客运运输占全球总二氧化碳排放量的15％，电池电动汽车（BEV）提供了减少这一数字的重要方法。但是，拥有电动汽车的最常见障碍之一是范围焦虑 - 担心电池可能无法为汽车所有者到达目的地的充电不足，而使他们陷入困境。一项调查发现，有58％的驾驶员说范围焦虑阻止了他们购买电动汽车。
集成机器学习算法和 MCDM 技术进行纯电动汽车优化排序
摘要。当今世界，世界各地的汽车行业都在简化电动汽车 (BEV) 的生产，以迈向创造无污染环境。BEV 被用作全球范围内减轻碳排放的替代策略。由于环境保护是长期可持续发展目标之一，因此需要从化石燃料转向可再生能源，同时这也引发了对电动汽车进行最佳选择的决策问题。本文考虑了 Faith Ecer 早期作品中基于十种替代 BEV 和十一项标准的决策问题。多标准决策的新型排序方法 MCRAT（按替代轨迹进行多标准排序）与三种不同的标准权重计算方法 AHP（层次分析法）、CRITIC（通过标准间相关性确定标准重要性）和 MEREC（基于标准去除效果的方法）一起使用。使用随机森林机器学习算法对获得的结果进行比较和验证。这项研究工作结合了多标准决策方法和机器学习算法，对电动汽车做出最佳决策，这种综合方法产生了最佳排名结果，并且它肯定会在未来的决策方法中开辟新的空间。
加州高普及率光伏和电动汽车的生命周期碳排放和能源影响
摘要：加州已制定了两个雄心勃勃的目标，旨在在未来几十年实现高水平的脱碳，即 (i) 到 2030 年和 2045 年分别使用可再生能源 (RE) 技术生产 60% 和 100% 的电力，以及 (ii) 到 2030 年引入至少 500 万辆零排放汽车 (ZEV)，作为到 2035 年所有新车均为 ZEV 的第一步。此外，在加州，光伏 (PV) 与锂离子电池 (LIB) 存储相结合以及电池电动汽车 (BEV) 分别是新 RE 装置和新 ZEV 最有希望的候选者。然而，有人担心同时实现这两个目标可能会对电网的稳定性产生负面影响，从而影响其整体能源和碳排放性能。本文基于原始电网平衡模型，结合历史每小时调度和需求数据以及未来对 BEV 充电每小时需求的预测，通过提供全面的生命周期碳排放和能源分析来解决这些问题。本文评估了五种不同的情景，结果明确表明，未来加州 80% 的可再生能源电网组合不仅能够应对 BEV 带来的增长需求，而且可以实现低碳排放（<110 g CO 2-eq /kWh）和令人满意的净能源回报（EROI PE-eq = 12–16）。
使用联合电池电力汽车使用联合电池的隐私感知能源消耗
摘要 - 电池电动汽车（BEV）在现代城市越来越重要，因为它们有可能减少空气污染。对他们的精确和实时估计，对于有效的行程规划和选择性的车辆系统至关重要，这可以减轻驾驶范围焦虑并降低能源成本。随着公众对数据隐私的认识的提高，采用了在BEV能源消耗建模背景下保护数据隐私的方法至关重要。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以通过允许本地数据保留在设备上，而仅与中央服务器共享模型更新，从而减轻向第三方传播敏感信息的风险。我们的工作研究了使用FLED方法（例如FedAvg和Fedper）的潜力，以改善BEV能源消耗预测，同时保持用户隐私。，我们使用模拟现实世界驱动条件下的10个BEV的数据进行了实验。我们的结果表明，FedAvg-LSTM模型在预测结果的MAE值中降低了高达67.84％。此外，我们探索了各种现实世界情景，并讨论了在这种情况下如何采用FL方法。我们的发现表明，FL方法可以有效地改善BEV能源消耗预测的性能，同时保持用户隐私。索引术语 - 填充学习，电动汽车，能源消耗建模，边缘云计算，数字双胞胎，隐私意识
预测3R的电池返回量：再制造...
摘要：牵引力电池的生命周期策略，例如退休的汽车锂离子电池（LIBS）的再制造，再利用和回收利用，由于不久的将来会退休，并且对LIB的需求继续增长，因此人们越来越关注。同时，随着欧盟电池调节等因素提供更高的市场和产品透明度，电池系统在整个生命周期中的可持续性的相关性正在增加。因此，研究和行业需要预测，以评估未来的市场状况并做出充分的决策。因此，本文提供了从BEV和PHEV到2035的电池系统的返回量的预测。此外，自2013年以来，每年对PHEV和BEVS的代表性欧洲电池组进行评估，该电池基于每年至2021年市场份额最大的十辆车。此外，基于专家访谈，将电池返回流分为三种不同的3R策略，以评估即将到来的这些领域的工作量。“ 3R”一词是指围绕重用，再制造和回收的当前现有途径的总和。在2030年，大约38.8 GWH将每年返回并输入回收过程。为了重复使用电池，大约13 GWH将从2030年开始返回，准备用于固定存储进行能量过渡。与此相比，电池再制造预计每年将提供约11 gwh的体积。
加州高普及率光伏和电动汽车的生命周期碳排放和能源影响
摘要：加州已制定了两个雄心勃勃的目标，旨在在未来几十年实现高水平的脱碳，即 (i) 到 2030 年和 2045 年分别使用可再生能源 (RE) 技术生产 60% 和 100% 的电力，以及 (ii) 到 2030 年引入至少 500 万辆零排放汽车 (ZEV)，作为到 2035 年所有新车均为 ZEV 的第一步。此外，在加州，光伏 (PV) 与锂离子电池 (LIB) 存储相结合以及电池电动汽车 (BEV) 分别是新 RE 装置和新 ZEV 最有希望的候选者。然而，有人担心同时实现这两个目标可能会对电网的稳定性产生负面影响，从而影响其整体能源和碳排放性能。本文基于原始电网平衡模型，结合历史每小时调度和需求数据以及未来对 BEV 充电每小时需求的预测，通过提供全面的生命周期碳排放和能源分析来解决这些问题。本文评估了五种不同的情景，结果明确表明，未来加州 80% 的可再生能源电网组合不仅能够应对 BEV 带来的增长需求，而且可以实现低碳排放（<110 g CO 2-eq /kWh）和令人满意的净能源回报（EROI PE-eq = 12–16）。
电池电动车辆的安全性
Sandvik出于安全原因选择了LFP的BEV。LFP的结构稳定性意味着，在细胞温度升高的情况下，它以其他化学的速度较低。如果电池电池热事件，由于LFP结构稳定性，能量，加热速率和最高温度大大低于其他锂离子化学。LFP化学在热事件中不会释放氧气。如果开火，这种化学反应会通过保持内在化并缓慢燃烧来大大减少爆炸性或大火的机会。
Silvia Bodoardo
在2021年期间，欧盟道路上的电动车辆数量几乎翻了一番，达到400万，相当于150 gwh的存储容量，因为平均电池容量为55千瓦时（kWh）的平均电池容量为14 kWh，而PHEV的平均电池容量为14 kWh。 （55％），2040年约1100万（87％），EV和电池季度Outlook Q4 2021，2021