Traffic-Induced Energy Variability of Long-Haul Truck Powertrains Using Vehicle–Traffic Co-Simulation
यह शोध पत्र एक दो-चरणीय वाहन-यातायात सह-सिमुलेशन पद्धति प्रस्तुत करता है जो यह मात्रात्मक रूप से निर्धारित करता है कि कैसे एक 255 मील लंबे अमेरिकी कॉरिडोर पर स्थानिक-कालिक रूप से परिवर्तनशील यातायात स्थितियाँ लंबी दूरी के इलेक्ट्रिक ट्रकों के लिए ऊर्जा तीव्रता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती हैं और माल ढुलाई दक्षता को कम करती हैं, जबकि साथ ही पुनर्योजी ऊर्जा रिकवरी (रीजेनरेटिव एनर्जी रिकवरी) को भी बढ़ाती हैं।
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प्रत्येक लंबी दूरी की ट्रक यात्रा सड़क के साथ एक समझौता है, लेकिन यह इसके आसपास के ट्रैफ़िक के साथ एक निरंतर संवाद भी है। जब एक भारी ट्रक एक स्थिर गति से खुले राजमार्ग पर चलता है, तो इसकी ऊर्जा का उपयोग अनुमानित होता है। हालाँकि, जिस क्षण यह किसी धीमी गति वाले वाहन, विलय करने वाली कार, या अचानक आई सुस्ती का सामना करता है, वह पूर्वानुमान समाप्त हो जाता है। ड्राइवर को ब्रेक लगाना पड़ता है, और फिर से गति बढ़ानी पड़ती है, और इन दोनों बदलावों में से प्रत्येक के लिए इंजन से शक्ति के एक विस्फोट (बर्स्ट) की आवश्यकता होती है। बिजली से चलने वाले ट्रकों के लिए, ये विस्फोट बैटरी को खाली करते हैं, जबकि ब्रेकिंग के क्षण कुछ ऊर्जा को पुनः प्राप्त करने का अवसर प्रदान करते हैं। यह समझना कठिन है कि आधुनिक इलेक्ट्रिक ट्रक के लिए ये रुकने और चलने वाले क्षण वास्तव में कितनी लागत रखते हैं, क्योंकि वास्तविक दुनिया का ट्रैफ़िक अराजक है और हर घंटे बदलता रहता है। इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं को एक तरीका चाहिए था जिससे वे एक वास्तविक राजमार्ग के आभासी संस्करण के माध्यम से एक ट्रक को चलते हुए देख सकें, जिसमें अन्य कारों का अप्रत्याशित प्रवाह भी शामिल हो, ताकि यह देखा जा सके कि ट्रैफ़िक स्वयं ऊर्जा के बिल को कैसे बदलता है।
ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी और यूनिवर्सिटी ऑफ टेनेसी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए अमेरिकी इंटरस्टेट 81 कॉरिडोर के एक विशाल हिस्से का अनुकरण (सिमुलेशन) करने का निर्णय लिया, जो वर्जीनिया, वेस्ट वर्जीनिया, मैरीलैंड और पेंसिल्वेनिया से होकर गुजरता है। वे केवल एक अलग ट्रक को नहीं देख रहे थे; वे यह देखना चाहते थे कि हजारों अन्य वाहनों से घिरे होने पर ट्रक कैसा व्यवहार करता है, सुबह के व्यस्त समय से लेकर देर शाम तक। टीम ने इस राजमार्ग के 255 मील के खंड का एक 'डिजिटल ट्विन' बनाया, जिसमें सार्वजनिक ट्रैफ़िक डेटा का उपयोग करके दिन के विभिन्न समय, सप्ताह के विभिन्न दिनों और विभिन्न मौसमों के लिए सड़क पर कारों की संख्या को पुन: निर्मित किया गया। उनका लक्ष्य यह निर्धारित करना था कि बिंदु A से बिंदु B तक पहुँचने के लिए ट्रक को कितनी ऊर्जा की आवश्यकता होगी, इस मामले में समय का महत्व मौसम या सप्ताह के दिन से अधिक है या नहीं।
255 मील लंबे राजमार्ग के जटिल सिमुलेशन को प्रबंधित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने दो-चरणीय दृष्टिकोण अपनाया। सबसे पहले, उन्होंने एक मानक ट्रैफ़िक मॉडल का उपयोग करके सिमुलेशन का एक विस्तृत सेट चलाया ताकि यह देखा जा सके कि ट्रक ट्रैफ़िक प्रवाह के माध्यम से कैसे चलता है। उन्होंने आठ अलग-अलग परिदृश्यों का परीक्षण किया, जिसमें गर्मियों और सर्दियों, कार्यदिवसों और सप्ताहांतों, और सुबह और शाम के घंटों का संयोजन किया गया। इन प्रारंभिक दौरों में, उन्होंने ट्रक की गति को प्रति सेकंड ट्रैक किया। परिणाम स्पष्ट थे: दिन का समय सबसे महत्वपूर्ण कारक था। शाम के परिदृश्य, विशेष रूप से दोपहर 1 बजे से रात 9 बजे के बीच, सुबह के दौर की तुलना में बहुत अधिक अनियमित ड्राइविंग पैटर्न उत्पन्न करते थे। शाम के दौरान, ट्रक को धीमा होने और फिर से गति बढ़ाने में अधिक समय बिताना पड़ा, जिससे यात्रा का समय लंबा हुआ और गति परिवर्तनशील हो गई। इसके विपरीत, सुबह के दौरों में ट्रक को एक स्थिर, मुक्त-प्रवाह वाली गति में चलते हुए दिखाया गया, जो खाली सड़क पर चलती कार की तरह था। मौसम और यह कि वह कार्यदिवस था या सप्ताहांत, का प्रभाव बहुत कम था, जो दिन के समय द्वारा निर्धारित मुख्य पैटर्न में केवल मामूली समायोजन के रूप में कार्य करता था।
यह पहचान लेने के बाद कि शाम का ट्रैफ़िक सबसे चुनौतीपूर्ण था, शोधकर्ता अपने दूसरे चरण में चले गए, जहाँ उन्होंने एक बहुत अधिक विस्तृत और गणनात्मक रूप से गहन मॉडल लागू किया। उन्होंने सबसे कठिन शाम के परिदृश्य और सबसे कुशल सुबह के परिदृश्य को लिया और उन्हें फिर से चलाया, इस बार ट्रैफ़िक सिमुलेशन को एक बैटरी-इलेक्ट्रिक क्लास 8 ट्रक के उच्च-सटीकता वाले भौतिकी मॉडल (हाई-फिडेलिटी फिजिक्स मॉडल) के साथ जोड़ा। इसने उन्हें न केवल यह देखने की अनुमति दी कि ट्रक कितनी तेजी से चल रहा था, बल्कि यह भी कि ट्रक को चलाने के लिए बैटरी ने कितनी ऊर्जा का उपयोग किया, ट्रक के ब्रेक लगाने पर कितनी ऊर्जा वापस मिली, और ट्रक ने अपने कार्गो को कितनी कुशलता से चलाया। उन्होंने इन परिणामों की तुलना एक आधारभूत (बेसलाइन) सिमुलेशन से की, जहाँ ट्रक बिना किसी अन्य ट्रैफ़िक के उसी मार्ग पर चला था।
निष्कर्षों से पता चला कि ट्रैफ़िक इलेक्ट्रिक ट्रकों के लिए एक महत्वपूर्ण दंड (पेनल्टी) है। जब ट्रक सिम्युलेटेड शाम के ट्रैफ़िक में चला, तो खाली सड़क के बेसलाइन की तुलना में प्रति मील इसकी ऊर्जा का उपयोग 23 प्रतिशत से 53 प्रतिशत तक बढ़ गया। इसका मतलब है कि ट्रक को समान दूरी तय करने के लिए काफी अधिक बिजली की आवश्यकता थी, केवल इसलिए क्योंकि उसे अन्य वाहनों के प्रति प्रतिक्रिया देनी थी। नतीजतन, माल ढुलाई की दक्षता 22 प्रतिशत से 37 प्रतिशत तक गिर गई, जिसका अर्थ है कि ट्रक ने प्रति इकाई ऊर्जा कम कार्गो स्थानांतरित किया। हालाँकि, ट्रैफ़िक ने बैटरी के लिए एक सुनहरा अवसर (सिल्वर लाइनिंग) भी बनाया। क्योंकि ट्रक को भीड़भाड़ वाले शाम के ट्रैफ़िक में अधिक बार ब्रेक लगाना और कोस्ट करना पड़ा, इसलिए वह 'रीजेनरेटिव ब्रेकिंग' के माध्यम से ऊर्जा को पुनः प्राप्त करने में सक्षम था। खाली सड़क की तुलना में ऊर्जा की रिकवरी की मात्रा 104 प्रतिशत से 165 प्रतिशत तक बढ़ गई। ऊर्जा की रिकवरी में इस भारी वृद्धि के बावजूद, यह रुकने-चलने वाली स्थितियों में ट्रक को चलाने के लिए आवश्यक अतिरिक्त ऊर्जा की भरपाई करने के लिए पर्याप्त नहीं था।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि जबकि इलेक्ट्रिक ट्रक आश्चर्यजनक रूप से ऊर्जा प्राप्त कर सकते हैं जब उन्हें धीमा होने के लिए मजबूर किया जाता है, वास्तविक दुनिया के ट्रैफ़िक से निपटने की समग्र लागत अभी भी अधिक है। शोधकर्ताओं ने पाया कि दिन का समय ऊर्जा की इस परिवर्तनशीलता का प्राथमिक चालक है, जिसमें शाम का समय सुबह के दौर की तुलना में बहुत अधिक ऊर्जा-गहन होता है। यह सुझाव देता है कि लंबी दूरी की माल ढुलाई योजना के लिए, केवल दूरी जानना पर्याप्त नहीं है; ऑपरेटरों को उन विशिष्ट ट्रैफ़िक स्थितियों का भी हिसाब रखना चाहिए जिनका वे सामना करेंगे। यह कार्य प्रदर्शित करता है कि भविष्य की इलेक्ट्रिक माल ढुलाई की ऊर्जा आवश्यकताओं को वास्तव में समझने के लिए, मॉडलों में सड़क पर अन्य कारों के साथ वास्तविक अव्यवस्था को शामिल करना चाहिए, न कि केवल यह मान लेना चाहिए कि एक ट्रक शून्य (वैक्यूम) में चलता है। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि उनके परिणाम सिमुलेशन पर आधारित हैं और इन आंकड़ों को वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ सत्यापित करने के लिए आगे के काम की आवश्यकता है, लेकिन यह अध्ययन एक स्पष्ट, डेटा-संचालित चित्र प्रदान करता है कि कैसे ट्रैफ़िक भारी माल ढुलाई के ऊर्जा भविष्य को आकार देता है।
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