Aller au contenu principal
2025 conference-paper

A Stochastic Programming Model for Depot Charging Capacity Assessment of Electric Commercial Fleets Considering Operational Variabilities

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The growing focus on electrifying commercial fleets reflects a crucial effort toward combating carbon emissions in transportation. However, transitioning to electric fleets poses significant challenges for depot operators and stakeholders who must decide on the size and configuration of charging infrastructure. This paper introduces a two-stage stochastic linear program, designed to determine the minimum power capacity requirements for the depot infrastructure, explicitly accounting for operational variability and uncertainties in the vehicle initial State-of-Charge and trip requirements. A set of scenarios is generated that encapsulates the operational dynamics of a commercial fleet. The model's effectiveness is validated using real-world timetable data from VIA Metropolitan Transit, a mass transit bus agency operating in San Antonio, Texas. Results highlight the sensitivity of planning problems to the fleet's operational schedule, underscoring the significance of modeling of fleet operational dynamics to accurately assess power requirements and associated costs.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A Stochastic Programming Model for Depot Charging Capacity Assessment of Electric Commercial Fleets Considering Operational Variabilities
Date Crossref
18/06/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Electric Vehicles and InfrastructureMaritime Transport Emissions and EfficiencyRailway Systems and Energy Efficiency

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.