Decarbonizing transport: Energy, economic and environmental insights from EV charging stations
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 104
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_EES-13-4_002
تاریخ نمایه سازی: 22 آذر 1404
چکیده مقاله:
Expanding electric vehicle (EV) charging stations (CSs) is a key strategy to promote EV adoption over gasoline vehicles. Due to the lack of local feasibility studies in Iran, this work presents a sensitivity analysis and a techno-economic-environmental (۳E) assessment of a wind-solar-powered charging station in Shahrekord, Iran. Simulations were conducted in HOMER, with the system connected to the national power grid. The optimal configuration includes a ۵۰ kW solar system, a ۲۵ kW wind turbine, and a ۴۰ kW converter, achieving a levelized cost of electricity (LCOE) of ۰.۰۵۸ /kWh. Solar panels and wind turbines annually generate ۸۰,۰۹۴ kWh (۴۱%) and ۵۱,۴۲۰ kWh (۲۶%) respectively, with ۴۲,۸۹۶ kWh sold to the grid. CO₂ emissions amount to ۱۳,۳۶۹ kg/year in the optimal scenario. Sensitivity analysis shows that higher wind speeds and solar irradiance lead to negative LCOE and pollutant generation rates. This study offers essential insights for optimizing renewable energy-based EV charging stations in Iran and contributes to global efforts to reduce CO₂ emissions and improve energy efficiency in transportation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Iman Pishkar
Department of Mechanics, Payame Noor University, PO BOX ۱۹۳۹۵-۳۶۹۷, Tehran, Iran
Ehsan Mehrabi Gohari
Department of Mechanical Engineering, Technical and Vocational University, Tehran, Iran
Milad Torabi Anaraki
Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Mehdi Jahangiri
Energy and Environment Research Center, Shahrekord Branch, Islamic Azad University, Shahrekord, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :