The carbon intensity of electric-vehicle (EV) charging varies over time and place, yet EV charging recommender systems and eco-routing interfaces rarely make this variation actionable for drivers. We investigate how renewable-energy information interacts with two attributes that routinely shape public-charging decisions: travel time and price. Fifty car users completed a within-subjects stated-choice study with three navigation-interface variants, and 10 EV drivers participated in semi-structured interviews. Across the three variants, the share choosing the slower option was 38%, 42%, and 66%, respectively. A paired-sample analysis found that choices differed across variants (Cochran's Q(2) = 11.47, p = .003). When the time-price trade-off was held constant, adding a renewable-energy label increased selection of the slower station from 38% to 66% (exact McNemar test, Holm-adjusted p = .004). Interviews nevertheless showed that renewable energy was usually a secondary consideration: participants evaluated it through situational constraints such as urgency, charging cost, traffic, charger availability, and familiarity with locations. We derive a constraint-first design rationale for renewable-energy-aware charging recommendations: filter options using context-sensitive time and cost constraints, disclose the renewable-energy signal and its uncertainty, and preserve user control rather than relying on a green default alone. Together, the results provide an empirical baseline for research on green charging recommendations, while characterizing stated choices in a small exploratory sample rather than real-world charging behavior.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

清华大学等发布《城市零碳交通白皮书》,75页pdf
专知会员服务
24+阅读 · 2022年12月20日
中国商用车电动化发展 研究报告,85页pdf
专知会员服务
14+阅读 · 2022年3月23日
电力数字化2030白皮书(附报告),58页pdf
专知
13+阅读 · 2022年12月4日
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
新能源汽车关键技术在国防领域的应用展望
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年5月28日
我国智能网联汽车车路协同发展路线政策及示范环境研究
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月10日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员