Electric vehicles (EVs) are considered as sustainable alternatives to conventional vehicles, as they reduce emission and fossil fuel dependency. A recent study has proposed a charging infrastructure planning tool to support intercity trips for the estimated EV market share (6 percent) in Michigan for 2030. The main goal of this study is to estimate the emission reduction associated with this electrification rate and infrastructure investment for light duty vehicles. To this end, a state-of-the-art emission estimation framework is proposed to be applied to the state-wide intercity travels. The main contributions of the proposed framework includes: 1) Incorporating a micro emission estimation model for simulated vehicle trajectories of the intercity network of Michigan, 2) Adjusting the micro emission model results considering impacts of monthly travel demand and temperature variations, and heterogeneity of vehicles based on their make, model, and age. The emission estimation framework is then compared with the traditional VMT analysis method as a benchmark. Finally, five different scenarios are explored for EV adoption to assess potential emission savings from the given electrification rate for each scenario. The results suggest an annual CO2 emission savings of 0.58-0.92 million-ton. The CO2 social cost savings may justify the investment on the network electrification. Note that only 3.7 to 8.6 percent of the total EV energy requirements must be provided via the DC fast charger network proposed by the charging infrastructure planning tool. This requires annual energy consumption of 22.15 to 51.76 BWh for the estimated EV market share in Michigan for 2030.


翻译:最近的一项研究提议了一个收费基础设施规划模型,用于支持在密歇根州估计的2030年在密歇根州EV市场份额(6%)的城际旅行;这项研究的主要目标是估计与轻型车辆的电气化率和基础设施投资相关的减排量;为此,提议对全州范围的城市间旅行采用最先进的排放估计框架,因为这样可以减少排放和矿物燃料依赖;拟议框架的主要贡献包括:(1) 纳入密歇根州间网络模拟车辆轨迹的微型排放估计模型;(2) 调整微型排放模型的结果,考虑到每月旅行需求和温度变化的影响,以及基于车型、型号和年龄的车辆的异质性;然后将排放估计框架与传统的VMT分析方法进行比较,作为基准;最后,将采用五种不同的假设方案,以便评估每种情景的既定电流电气化率的潜在排放节余;结果显示,每年CO2排放节省0.58-092百万车辆轨距城市间网络的模拟轨迹;考虑到每月旅行需求和温度变化变化的影响,并根据车辆的型位、型态和年龄调整微型排放模型调整微型排放模型;然后将排放估计排放量框架作为基准。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【Nature-MI】可解释人工智能的药物发现
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月1日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
173+阅读 · 2020年6月28日
必读的10篇 CVPR 2019【生成对抗网络】相关论文和代码
专知会员服务
32+阅读 · 2020年1月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
IEEE | 顶级期刊IoTJ物联网专刊诚邀稿件
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月20日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
ACL 2018 计算语言学协会接受论文列表
专知
3+阅读 · 2018年4月27日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月13日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
IEEE | 顶级期刊IoTJ物联网专刊诚邀稿件
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月20日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
ACL 2018 计算语言学协会接受论文列表
专知
3+阅读 · 2018年4月27日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员