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FCV/HDV 的燃料电池路线图
系统最大输出功率 [kW] FC 和充电电池组合的最大输出功率。 FC 系统额定功率输出 [kW] FC 系统的额定功率输出（净输出）。 室外空气温度 [℃] 使用产品时的室外空气温度。 耐久性 [10,000 小时] 产品所需的耐久性。
长途重型车队的电气化
该报告是在九家公司的倡议中得出的，这些公司组成了一个工作组，该工作组是长途货运电动重型车队（HDVS）的高速公路收费需求。它代表了18个月的工作和讨论，这些工作和讨论严格符合机密性和竞争法。道路运输运输的脱碳，这在国家和欧洲一级是一个挑战，并且长距离电池电力高清电视的加速发展是该计划的两个主要驱动力。有必要进行有条不紊的结构研究，因为一项公共研究尚未进行。该研究既涉及电子收费点和道路基础设施。所有参与道路货运脱碳化的利益相关者和参与者将能够从本报告中受益。
快速摔倒 - batter-prices-boost-boost-beant-beenfits- ...
柴油污染是美国的致命问题，特别是对于居住在主要道路和高速公路附近的人来说。清洁空气工作队报告说，每年约有8,800人死亡是由柴油机排放造成的。1洛杉矶的某些地区甚至被指定为“柴油死亡区”。 2美国大多数柴油污染是由重型车辆（HDV）产生的，例如使用该国几乎每条道路的大型卡车。，但HDV现在正在加入汽车和其他轻型车辆（LDV），以进行电气化。国际能源机构将电动商用车的潜力确定为全球减少排放量的前五名之一。3仅在美国，HDVS占运输部门二氧化碳排放量的27％，尽管仅占6％的车辆。4
与印度燃烧和电动重型车辆的生命周期温室气体排放的比较
1。今天在印度生产的电池电力高清电视可提供当前车辆技术的最大温室气体排放量，但是通过在印度电网中煤炭的更快播放速度可以大大提高其影响。在各个车辆类别中，我们估计，2023年在印度生产的BEV HDV的生命周期温室气体排放量比柴油ICE HDV对应物低约17％–29％，而在其生命周期内被网格平均电力加油。但是，当用专用的可再生电力供电时，它们的排放量降低了78％–83％。印度BEV限制潜在的温室气体减少的主要因素是印度电网混合物中煤炭相对较大的份额（2021年约70％）。更大的可再生能源部署以及减少的传输和分配损失可以有意义地改善已经在路上的BEV的排放。
加利福尼亚空气资源委员会-CA.GOV
本报告研究了重型车辆（HDVS）和越野设备（矿石）中清洁技术和较低碳强化燃料使用的市场份额，以更好地了解监管措施和激励计划如何并且可能影响市场。它还预测了低碳运输（LCT）的技术的吸收，并确定了在各种操作条件下都可以改善和优化HDV和矿石的技术功能。研究小组由加州大学欧文分校（UCI）运输研究所（ITS）的首席研究员（PI）教授斯蒂芬·里奇（Stephen Ritchie）教授与UCI先进的Power and Energy计划的Scott Samuelsen合作。研究合作伙伴加利福尼亚大学，洛杉矶大学（UCLA），加利福尼亚大学河滨大学（UCR）的Kanok Boriboonsin博士（UCLA）和Fuad Unoor博士以及来自阿肯色大学（UARK）的Suman Mitra。研究合作伙伴加利福尼亚大学，洛杉矶大学（UCLA），加利福尼亚大学河滨大学（UCR）的Kanok Boriboonsin博士（UCLA）和Fuad Unoor博士以及来自阿肯色大学（UARK）的Suman Mitra。
在美国，电池交换卡车电气化
本主题摘要的目的是确定与电池交换相关的优点和挑战，作为使美国中型和长途重型车辆（HDVS）电气化的潜在解决方案。中型和长途卡车的每日旅行距离以及有效载荷能力，范围和充电时间的操作和后勤考虑因素使它们特别难以通电。当今市场上的电动重型卡车仅占美国所有零排放卡车的4％（Al-Alawi和Richard 2024）。扩大电气化工作以减少HDV排放，将需要考虑零排放解决方案，这些解决方案可以与电池电池相互补充电池电池（BET），以提供零排放溶液，以满足零排放的长途运费的需求。一种有希望的技术是电池交换。
车轮上的电池 - 运输与环境
在2019 - 2024年欧盟立法周期中采用了刺激清洁卡车的关键法规。新的Eurovignette指令引入了CO 2的收费，以激励从污染的柴油卡车到零发射车辆（ZEVS）的转变，而替代性燃料基础设施监管（AFIR）授权欧盟成员国向HDVS推出公共充电和加油网络。HDV的CO 2排放标准的修订要求车辆制造商可以增加汽车销售，并通过排放交易系统2（ETS2）定价道路运输排放，从而创造了减少化石燃料使用的市场激励措施。但是，在委员会提案提出的一年半后，欧盟仍然必须就重量和维度（W＆D）指令的审查达成共识（请参见下图）。
到2035年加速清洁，电气运输
通过能源创新的能源政策模拟器进行建模，确定了包括运输在内的主要部门的政策，包括到2050年的情况下与1.5度摄氏度保持一致。此处显示的运输政策反映了它们对该部门总体排放量减少的贡献，以百分比为百分比。值得注意的是，该模型运行在2035年到2045年的LDV销售100％的EV销售，其时间表比2035 2.0报告中建模的时间表要慢。将时间表移动以与驱动清洁方案保持一致，将具有加速整体排放减少的作用，以及其他好处。资料来源：罗比·奥维斯（Robbie Orvis），1.5°Celsius通往美国气候领导力的途径，能源创新，2021年2月。
多代理强化学习用于混合交通中连接和自动驾驶汽车的合作车道
自主驾驶在过去二十年中引起了重大的研究兴趣，因为它提供了许多潜在的好处，包括释放驾驶员疲惫的驾驶和减轻交通拥堵等。尽管有前途的进展，但改变车道仍然是自动驾驶汽车（AV）的巨大挑战，尤其是在混合和动态的交通情况下。最近，在AVS中改变车道的决策，并表现出了令人鼓舞的结果，对增强学习（RL）进行了广泛的探索。然而，大多数研究都集中在单车设置上，并且在多个与人类驱动的车辆并存的背景下改变车道的情况已经受到了很少的关注。在本文中，我们在混合交通高速公路环境中制定了多个AV的改变道路的决策，作为一种多代理增强学习（MARL）问题，每个AV都会根据邻近的AVS和HDVS的动作做出改变车道的决策。具体来说，提出了一种新型的本地奖励设计和一个人共享方案，提出了多代理优势 - 批评者（MA2C）方法。尤其是多目标奖励功能
柔软的空中机器人，用于碰撞弹性和接触反应式栖息
广泛的研究制定了生态驾驶策略，以使交通平稳并减少信号交叉点的能量融合和排放。这项研究的第一部分（Zhang and du，2022）为以生态驾驶（PCC-edriving）开发了一种新颖的以排为中心的控制，考虑到涉及连接和自动驾驶汽车（CAVS）和人类驱动的车辆（HDVS）的混合流动。此PCC涡流是通过混合模型预测控制（MPC）系统来数学实现的，并通过基于主动集的最佳条件分解算法（AS-OCD）解决。它生成离散的控制定律，以使排接近，根据需要将其分为子平原，然后平稳有效地通过交叉点。尽管数值实验验证了有效性，但未研究混合MPC系统和溶液算法的理论特性。因此，本研究的第二部分侧重于这些理论分析。主要是，我们首先分析并证明了MPC的顺序可行性和混合系统切换可行性，以确保混合MPC系统的控制连续性。接下来，我们考虑了CAV控制不确定性，并证明了强大的MPC控制器的输入到州稳定性。这些证据理论上确保了混合MPC系统的有效性和鲁棒性。最后，我们证明了AS-OCD算法的解决方案最优性和收敛性。它证实，AS-OCD算法可以通过线性转化性速率找到MPC优化器的全局最佳解决方案。