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班加罗尔2030：电动汽车对车辆排放的影响
温室气体（GHG）排放是人类引起的气候变化的直接原因。印度在2019年占29亿吨CO 2排放。运输部门每年约为10％或2.9亿吨CO 2排放。公路运输主要包括重型车辆（公共汽车和卡车），在某种程度上是私人车辆（两轮[2WS]和四个轮子[4WS]），是这些排放的主要贡献者。基于最新趋势，科学，技术与政策研究中心（CSTEP）的最新研究报告说，车辆电气化是遏制车辆温室气体排放的最实际方法，并具有明显抑制城市污染来源的额外好处，包括颗粒物质（PM），氮氧化物（no x）和黑碳（bc）。
6G 用于车对车 (V2X) 通信
摘要 — 我们正处于联网自动驾驶汽车新时代的开端，它具有前所未有的用户体验、极大改善的道路安全和空气质量、高度多样化的交通环境和用例以及大量先进的应用。实现这一宏伟愿景需要显著增强的车对万物 (V2X) 通信网络，该网络应极其智能，并能够同时支持超快速、超可靠和低延迟的海量信息交换。预计第六代 (6G) 通信系统将满足下一代 V2X 的这些要求。在本文中，我们概述了一系列来自新材料、算法和系统架构等一系列领域的关键支持技术。为了实现真正智能的交通系统，我们设想机器学习将在先进的车辆通信和网络中发挥重要作用。为此，我们概述了机器学习在 6G 车载网络中的最新进展。为了促进该领域的未来研究，我们讨论了这些技术的优势、未决挑战、成熟度和增强领域。
考虑车对车模式的电动汽车充电管理系统，用于优化利用光伏能源
分布式可再生能源 (RES) 的普及率不断提高，加上新型电动汽车 (EV) 型号注册数量不断增加，在零碳能源社区的发展中发挥着重要作用。然而，间歇性可再生能源发电厂的份额越来越大，再加上高且不受控制的电动汽车充电需求总量，要求能源区必须向新的规划和管理模式发展。因此，在这种背景下，本文提出了新颖的智能充电 (SC) 技术，旨在尽可能多地在当地整合 RES 发电和 EV 充电需求，协同作用于电力流并避免对电力系统产生不利影响。为了实现这一点，本文介绍了一种集中式充电管理系统 (CMS)，该系统能够单独调节每个插电式电动汽车的充电功率。CMS 旨在最大限度地提高本地 RES 的充电自耗，从而拉平外部电网所需的峰值功率。此外，即使在低 RES 电力可用性条件下，CMS 也能保证所有车辆在出发时的整体充电状态 (SOC) 良好，且无需从电网获取额外能量。本文提出了两种根据 EV 功率流方向而不同的方法。第一种 SC 仅涉及单向功率流，而第二种方法还考虑车辆之间的双向功率流，以车对车 (V2V) 模式运行。最后，根据实际案例研究进行的模拟验证了 SC 对参考场景的影响，该参考场景包括具有光伏 (PV) 电站、非模块化电气负载和 EV 充电站 (CS) 的工业区。本文收集了结果，并比较和详细描述了通过操作不同的 SC 方法实现的性能改进。