文献

J-GLOBAL ID：202102226196722191   整理番号：21A0167163

毎時電力グリッド変動,電気自動車充電パターンおよび運転排出【JST・京大機械翻訳】

Hourly Power Grid Variations, Electric Vehicle Charging Patterns, and Operating Emissions

著者 (3件)： Miller Ian (MIT Energy Initiative, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, United States) ,  Arbabzadeh Maryam (MIT Energy Initiative, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, United States) ,  Gencer Emre (MIT Energy Initiative, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, United States)
資料名： Environmental Science & Technology  (Environmental Science & Technology)
巻： 54  号： 24  ページ： 16071-16085  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0839A  ISSN： 0013-936X  CODEN： ESTHA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 軽量車は正味US温室効果ガスの約20%を放出する。電気自動車(EVs)の採用は,これらの排出を減らすことができる。削減の大きさは,EV充電パターンと時間ごとの送電網変動に著しく依存する。以前のUS EV研究は,1時間ごとのグリッドデータを利用しないか,または2012年または以前にデータを使用する。2012年以降,USグリッドは,Californiaにおける発電の~1~20%の太陽の成長,および石炭電力国の30%の削減を含む主要な排出関連変化を受けてきた。本研究は,2018年および2019年(1時間ごとの充電,運転および温度データ)の時間毎のグリッドデータを用いて,USの60ケースにおけるEV使用排出量を推定した。充電パターンの排出影響は,領域によって変化した。Californiaとニューヨークにおいて,夜間EV充電は,昼間の充電よりも,約70%以上と~20%少ない排出量を生じた。EV放出解析における2つの共通近似からの誤差を定量化し,グリッド電力の時間変動を無視し,燃料経済における温度駆動変動を無視した。組合せ誤差は30%のケースで10%を超え,Californiaで50%に達し,US EVsの半分であった。新しいEV放出近似を導入し,検証(<1%誤差)し,将来のシナリオにおけるEV放出の推定に用いた。Copyright 2021 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 太陽 ,  石炭 ,  *電力 ,  *電気自動車 ,  送電系統 ,  経時変化 ,  近似法 ,  軽車両 ,  *充電 ,  ニューヨーク州 ,  排出量 ,  燃料経済 ,  温室効果ガス

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： グリッド ,  電気自動車 ,  充電