COCHIN-TIMES: Integra3on of Vehicle Consumer Choice in TIMES - - PowerPoint PPT Presentation

COCHIN-­‑TIMES: ¡Integra3on ¡of ¡Vehicle ¡Consumer ¡ Choice ¡in ¡TIMES ¡Model ¡and ¡its ¡Implica3ons ¡for ¡ Climate ¡Policy ¡Analysis ¡

Kalai ¡Ramea, ¡David ¡Bunch*, ¡Sonia ¡Yeh, ¡Chris ¡Yang, ¡Joan ¡Ogden ¡ *Graduate ¡School ¡of ¡Management, ¡University ¡of ¡California, ¡Davis ¡ InsCtute ¡of ¡TransportaCon ¡Studies, ¡University ¡of ¡California, ¡Davis ¡

Interna'onal ¡BE4 ¡Workshop ¡ ¡ University ¡College ¡London ¡ April, ¡2015 ¡

Background ¡

• Since 2007 California government has pursued public policy

and regulations to mitigate GHG emissions

• Motivation: There is a need for improved models for analyzing

policies for addressing climate change goals ¡

• Consumer ¡choice ¡is ¡very ¡important ¡in ¡light-­‑duty ¡vehicle ¡adopCon—

59% ¡of ¡energy ¡use ¡comes ¡from ¡LDVs ¡in ¡the ¡transportaCon ¡sector ¡

100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 2000 2010 2020 2030 2040 2050

MMT ¡CO2e/yr 431 ¡MMT ¡CO2e/yr 86 ¡MMT ¡COe/yr

Overview ¡of ¡Model ¡Approach ¡

3 ¡

• Energy Systems Models

– Technology rich on the supply side, but lack behavioral details

• Consumer Choice Models

– Detail choices on the demand side but lack supply sector details

• Our focus: ‘Marrying’ these two types of models

Supply-­‑rich ¡ COCHIN-­‑ TIMES ¡ Demand-­‑rich ¡ Minimal ¡ Supply ¡rep. ¡ Consumer ¡ Choice ¡Model ¡ Demand-­‑rich ¡ Supply ¡rich ¡ TIMES ¡model ¡ Minimal ¡ behavior ¡rep. ¡

+ ¡ = ¡

COCHIN: ¡COnsumer ¡CHoice ¡INtegraCon ¡ ¡ ¡

¡MA3T ¡Consumer ¡Choice ¡Model ¡

• MA3T ¡(Market ¡AllocaCon ¡of ¡Advanced ¡AutomoCve ¡Technologies), ¡nested ¡

mulCnomial ¡logit ¡model ¡developed ¡by ¡Oak ¡Ridge ¡NaConal ¡Laboratory ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡ ¡

4 ¡

Consumer ¡Group ¡Divisions ¡in ¡the ¡MA3T ¡Model ¡ (for ¡every ¡census ¡region) ¡

Se[lement ¡Type ¡ Urban ¡ Suburban ¡ Rural ¡ Risk ¡A\tude ¡ Early ¡Majority ¡(38%) ¡ Late ¡Majority ¡(54%) ¡ Early ¡Adopter ¡(8%) ¡ Driving ¡Behavior ¡ Medium ¡Annual ¡VMT ¡(16068 ¡miles) ¡ High ¡Annual ¡VMT ¡(28288 ¡miles) ¡ Low ¡Annual ¡VMT ¡(8656 ¡miles) ¡ Recharging ¡ Infrastructure ¡ Home ¡+ ¡Work ¡ Home ¡+ ¡No ¡Work ¡ No ¡Home ¡+ ¡Work ¡ No ¡Home ¡+ ¡No ¡Work ¡ (+ ¡public ¡recharging ¡infrastructure ¡common ¡to ¡all) ¡

5 ¡

Hydrogen ¡

Gasoline Diesel Gasoline Diesel 10-mile 20-mile 40-mile

Hydrogen ICE EVs ¡ 100-mile 150-mile 250-mile Conven3onal ¡

Internal ¡ Combus3on ¡ Hybrid ¡ Gasoline ¡ Plugins ¡

Fuel Cell Vehicle

Vehicle ¡Technologies ¡

6 ¡

Fuel Cell Plugin

Vehicle ¡Price ¡ Fuel ¡Cost ¡ PercepCon ¡ Infrastructure ¡ support ¡ Monetary ¡Costs ¡ DisuClity ¡Costs ¡ Vehicle ¡Purchase ¡ Consumer ¡Choice ¡

Vehicle ¡Purchase ¡Decision-­‑Making ¡

7 ¡

• Refueling ¡Inconvenience ¡Cost ¡

– Cost ¡associated ¡with ¡the ¡lack ¡of ¡access ¡to ¡refueling ¡infrastructure ¡(staCon ¡ availability) ¡ – Based ¡on ¡various ¡spaCal ¡simulaCon ¡and ¡cluster ¡analysis ¡studies ¡done ¡on ¡access ¡ Cme ¡to ¡find ¡staCons—mulCpliers ¡are ¡derived ¡

• Range ¡Anxiety ¡Cost ¡

– Cost ¡to ¡capture ¡the ¡consumer’s ¡percepCon ¡of ¡anxiety ¡associated ¡with ¡the ¡ limited ¡range ¡of ¡EVs ¡and ¡infrastructure ¡availability. ¡ ¡ – Based ¡on ¡a ¡daily ¡VMT ¡distribuCon, ¡model ¡checks ¡whether ¡it ¡meets ¡the ¡range ¡ for ¡the ¡day. ¡If ¡not, ¡a ¡$/day ¡penalty ¡is ¡given, ¡which ¡differs ¡across ¡risk ¡groups ¡

• New ¡Technology ¡Risk ¡Premium ¡

– The ¡consumers’ ¡willingness ¡to ¡pay ¡to ¡avoid ¡risk ¡(or ¡gain ¡novelty) ¡approaches ¡ zero ¡as ¡cumulaCve ¡sales ¡of ¡the ¡vehicle ¡technologies ¡increases ¡over ¡Cme ¡

• Model ¡Availability ¡Cost ¡

– Make ¡and ¡model ¡diversity ¡is ¡represented ¡in ¡the ¡vehicle ¡choice ¡model ¡as ¡the ¡ log ¡of ¡the ¡raCo ¡of ¡the ¡actual ¡number ¡of ¡makes ¡and ¡models ¡available, ¡to ¡the ¡ “full ¡diversity” ¡number ¡(convenConal ¡vehicles) ¡

Disu3lity ¡Cost ¡Components ¡

8 ¡

More ¡details ¡on ¡formulaCon ¡of ¡these ¡costs ¡can ¡be ¡found ¡in ¡this ¡NaConal ¡Research ¡Council ¡report: ¡“TransiCons ¡to ¡ AlternaCve ¡Vehicles ¡and ¡Fuels”: ¡h[p://www.nap.edu/catalog.php?record_id=18264 ¡ ¡ ¡ ¡

9 ¡ 9 ¡

Nested ¡MulCnomial-­‑Logit ¡ Module ¡ Increase ¡in ¡ Vehicle ¡Sales ¡ Increase ¡in ¡ Vehicle ¡Stock ¡ Recharging ¡ Infrastructure ¡ Range ¡ Anxiety ¡Cost ¡ in ¡EVs ¡ Electricity ¡ usage ¡share ¡in ¡ PHEVs** ¡ Increase ¡in ¡ Model ¡ Availability+ ¡ Decrease ¡in ¡Risk ¡ Premium ¡ Fuel ¡ Infrastructure ¡ Refueling ¡ Inconvenience ¡ Cost ¡ Learning ¡EquaCon ¡for ¡ Vehicle ¡Prices ¡ Decrease ¡in ¡ Vehicle ¡ Price* ¡ Subsidy/ HOV/ Parking ¡ Policies ¡ MA3T ¡Model ¡

* ¡Decrease ¡in ¡Vehicle ¡Price ¡un'l ¡it ¡reaches ¡the ¡‘Learned ¡Out ¡Cost’. ¡ ¡ + ¡Increase ¡in ¡‘Model ¡Availability’ ¡leads ¡to ¡decrease ¡in ¡model ¡availability ¡cost. ¡ ¡

Fuel ¡ Prices ¡ Fuel ¡ Cost ¡

Model ¡Component ¡ Model ¡input ¡ Direct ¡Costs ¡ DisuClity ¡Costs ¡ Model ¡Output ¡

** ¡Electricity ¡usage ¡share ¡in ¡PHEVs ¡decrease ¡when ¡there ¡is ¡inadequate ¡recharging ¡infrastructure. ¡ ¡

Model ¡input ¡ Feedback ¡Loop ¡

10 ¡

Social ¡Planner ¡

Vehicle ¡Cost ¡ Fuel ¡Cost ¡

Step ¡1: ¡CreaCng ¡ heterogeneity ¡in ¡ demand ¡ ¡ ¡ Step ¡2: ¡Adding ¡ disuClity ¡costs ¡ ¡ Step ¡3: ¡CreaCng ¡ clones ¡of ¡each ¡group ¡ and ¡adding ¡random ¡ error ¡terms ¡

Vehicle ¡Cost ¡ Fuel ¡Cost ¡ DisuClity ¡ ¡Cost ¡

Standard ¡ TIMES ¡model ¡

Steps ¡to ¡Introduce ¡Consumer ¡Choice ¡in ¡TIMES ¡

All ¡three ¡costs ¡+ ¡ Random ¡error ¡ terms ¡ Vehicle ¡& ¡ Fuel ¡Costs ¡ DisuClity ¡ Costs ¡

+ ¡

3 ¡clones ¡

• Eg. ¡Crea'ng ¡clones ¡to ¡include ¡MNL ¡structure ¡for ¡any ¡consumer ¡group ¡(simpler ¡than ¡COCHIN, ¡which ¡

has ¡NMNL ¡structure) ¡ ¡

Logis'c ¡Regression ¡Curve ¡

Total ¡Cost ¡= ¡ Vehicle ¡Cost ¡+ ¡ Fuel ¡Cost ¡+ ¡ DisuClity ¡Costs ¡+ ¡ (Error ¡term/scale) ¡

COCHIN: ¡US ¡Reference ¡Case ¡

• Timeline: ¡2005 ¡to ¡2050, ¡naConwide ¡model, ¡annual ¡investment ¡
• Represents ¡both ¡light-­‑duty ¡cars ¡and ¡trucks ¡
• 12 ¡light-­‑duty ¡car ¡technologies ¡and ¡12 ¡light-­‑duty ¡truck ¡technologies ¡
• Has ¡36 ¡consumer ¡groups ¡(risk ¡a\tudes, ¡driving ¡profiles, ¡recharging ¡

infrastructure) ¡

• Vehicle ¡costs ¡and ¡efficiencies ¡are ¡included ¡from ¡Argonne ¡NaConal ¡

Laboratory’s ¡Autonomie ¡model ¡

• Fuel ¡prices ¡are ¡taken ¡from ¡Annual ¡Energy ¡Outlook ¡(2013) ¡
• 52% ¡of ¡the ¡populaCon ¡has ¡access ¡to ¡home ¡recharging ¡

infrastructure, ¡5% ¡of ¡the ¡populaCon ¡reaches ¡access ¡to ¡workplace ¡ recharging ¡in ¡2050, ¡about ¡15,000 ¡public ¡recharging ¡staCon ¡locaCons ¡ are ¡installed ¡by ¡2035. ¡

11 ¡

EV ¡100 ¡ G.Hybrid ¡ Gasoline ¡ Diesel ¡

• *LMAHNW: ¡Late ¡Majority, ¡Average ¡Driver, ¡Home ¡Recharging, ¡No ¡work ¡recharging ¡
• Exhibits ¡“winner-­‑takes-­‑all” ¡or ¡“knife ¡edge” ¡phenomenon ¡
• All ¡the ¡vehicles ¡in ¡the ¡mix ¡are ¡light-­‑duty ¡cars. ¡Trucks ¡do ¡not ¡get ¡invested ¡at ¡this ¡point. ¡

12 ¡

COCHIN: ¡Annual ¡Sales ¡Share ¡

* ¡

• Adding ¡driver ¡groups ¡introduce ¡variaCons ¡in ¡vehicle ¡technology ¡investments ¡with ¡high ¡annual ¡

VMT ¡drivers ¡invesCng ¡in ¡more ¡fuel ¡efficient ¡vehicles ¡followed ¡by ¡lower ¡VMT ¡groups. ¡

EV ¡100 ¡ G.Hybrid ¡ Gasoline ¡

+ ¡Refueling ¡Inconvenience ¡Cost ¡

13 ¡

COCHIN: ¡Annual ¡Sales ¡Share ¡

High ¡ Annual ¡ VMT ¡

• Med. ¡

Annual ¡ VMT ¡ Low ¡ Annual ¡ VMT ¡

Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡

+ ¡Range ¡Anxiety ¡Cost ¡(WITH ¡public ¡recharging) ¡

• Due ¡to ¡public ¡recharging ¡availability, ¡high ¡annual ¡VMT ¡drivers ¡invest ¡in ¡plugins ¡towards ¡the ¡end ¡of ¡the ¡

model ¡Cme ¡period. ¡

14 ¡

COCHIN: ¡Annual ¡Sales ¡Share ¡

High ¡ Annual ¡ VMT ¡

• Med. ¡

Annual ¡ VMT ¡ Low ¡ Annual ¡ VMT ¡

Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ EV ¡150 ¡ PHEV ¡20 ¡

36 ¡consumer ¡groups: ¡3 ¡driver ¡groups, ¡4 ¡recharging ¡levels, ¡3 ¡risk ¡aUtudes ¡

• PHEV ¡10s ¡are ¡chosen ¡by ¡late ¡majority ¡frequent ¡drivers, ¡and ¡PHEV ¡20s ¡are ¡chosen ¡by ¡early ¡majority ¡

frequent ¡drivers. ¡

15 ¡

COCHIN: ¡Annual ¡Sales ¡Share ¡

Gasoline ¡ Diesel ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ EV ¡100 ¡

+ ¡1 ¡clone ¡per ¡group ¡

• Light-­‑duty ¡trucks ¡enter ¡the ¡mix ¡in ¡the ¡model ¡results ¡aver ¡adding ¡the ¡clones ¡for ¡every ¡group. ¡

16 ¡

COCHIN: ¡Annual ¡Sales ¡Share ¡

Random ¡runs ¡of ¡COCHIN ¡Model ¡(1 ¡clone ¡per ¡group) ¡

Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ EV ¡100 ¡ Diesel ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Diesel ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡ 17 ¡

18 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ EV ¡100 ¡ PHEV ¡10 ¡

Random ¡runs ¡of ¡COCHIN ¡Model ¡(5 ¡clones ¡per ¡group) ¡

19 ¡

Random ¡runs ¡of ¡COCHIN ¡Model ¡(20 ¡clones ¡per ¡group) ¡

Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ Gasoline ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡

Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡20 ¡ EV100 ¡ Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡20 ¡ EV100 ¡ Diesel ¡

20 ¡

COCHIN ¡Vs. ¡MA3T: ¡Annual ¡Sales ¡Share ¡

G.Hybrid: ¡Gasoline ¡ Hybrid ¡ ¡ PHEV ¡10: ¡Plugin ¡10-­‑mile ¡ range ¡ ¡ PHEV ¡20: ¡Plugin ¡20-­‑mile ¡ range ¡ ¡ EV ¡100: ¡Ba[ery ¡electric ¡ vehicle ¡100 ¡mile ¡range ¡ ¡ FCV: ¡Fuel ¡cell ¡vehicle ¡ ¡ FP: ¡Fuel ¡cell ¡plugin ¡

Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡20 ¡ EV100 ¡ Diesel ¡ Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡20 ¡ EV100 ¡ Diesel ¡

Total ¡LDV ¡sales ¡ numbers ¡are ¡taken ¡ from ¡AEO ¡2014 ¡Sales ¡ Numbers ¡

COCHIN ¡Vs. ¡MA3T: ¡Annual ¡Sales ¡Numbers ¡

21 ¡

G.Hybrid: ¡Gasoline ¡ Hybrid ¡ ¡ PHEV ¡10: ¡Plugin ¡10-­‑mile ¡ range ¡ ¡ PHEV ¡20: ¡Plugin ¡20-­‑mile ¡ range ¡ ¡ EV ¡100: ¡Ba[ery ¡electric ¡ vehicle ¡100 ¡mile ¡range ¡ ¡ FCV: ¡Fuel ¡cell ¡vehicle ¡ ¡ FP: ¡Fuel ¡cell ¡plugin ¡

Summary ¡and ¡Work ¡in ¡Progress ¡

• COCHIN ¡1.0 ¡

– LDV-­‑only ¡model ¡mimics ¡consumer ¡choice ¡behavior ¡similar ¡to ¡MA3T ¡model ¡ – Demand ¡heterogeneity, ¡disuClity ¡costs ¡and ¡random ¡error ¡distribuCon ¡ added ¡as ¡‘costs’ ¡to ¡introduce ¡nested-­‑logit ¡structure ¡ – Results ¡can ¡be ¡reproduced ¡for ¡various ¡scenarios ¡ – Model ¡approach ¡itself ¡has ¡a ¡broad ¡applicaCon—can ¡be ¡applied ¡to ¡any ¡ region, ¡any ¡sector ¡(provided ¡we ¡have ¡the ¡data) ¡

• COCHIN ¡2.0 ¡

– Improves ¡limitaCons ¡of ¡MA3T—mulCple ¡levels ¡of ¡public ¡recharging ¡ infrastructure ¡(for ¡example, ¡co-­‑existence ¡of ¡Level ¡II ¡and ¡fast ¡charging), ¡ be[er ¡representaCon ¡of ¡spaCality ¡ – Incorporates ¡endogeneity ¡on ¡staCon ¡availability, ¡risk ¡premium ¡and ¡model ¡ diversity ¡calculaCons ¡ – Need ¡to ¡perform ¡sensiCvity ¡analysis ¡and ¡generate ¡policy ¡scenarios ¡

• Currently ¡COCHIN ¡methodology ¡is ¡being ¡integrated ¡in ¡the ¡full ¡CA-­‑

TIMES ¡model ¡

– Policy ¡analysis ¡such ¡as ¡carbon ¡cap, ¡infrastructure ¡investment, ¡vehicle ¡ subsidies, ¡etc. ¡

22 ¡

QUESTIONS? ¡

23 ¡

Email: ¡kramea@ucdavis.edu ¡ Working ¡paper ¡on ¡the ¡economic ¡theory ¡behind ¡COCHIN-­‑TIMES ¡can ¡be ¡found ¡ ¡ at ¡this ¡link: ¡h[p://gsm.ucdavis.edu/faculty/david-­‑s-­‑bunch ¡ under ¡“ ¡Research ¡ArCcles”. ¡

ADDITIONAL ¡SLIDES ¡

24 ¡

• 10000

10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

Gasoline Diesel Hybrid Plug-in Hybrid Fuel Cell Electric $/v $/vehic ehicle le Model ¡Availability ¡ Risk ¡Premium ¡ Refueling ¡ Charge ¡Refueler ¡Cost ¡ Towing ¡ Range ¡Anxiety ¡Cost ¡

Urban ¡ Early ¡ Adopter ¡ Moderate ¡ driver ¡

• 10000

10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

Gasoline Diesel Hybrid Plug-in Hybrid Fuel Cell Electric $/v $/vehic ehicle le Model ¡Availability ¡ Risk ¡Premium ¡ Refueling ¡ Charge ¡Refueler ¡Cost ¡ Towing ¡ Range ¡Anxiety ¡Cost ¡

Disu3lity ¡Cost ¡Components ¡

Rural ¡ Late ¡ Majority ¡ Frequent ¡ driver ¡

Range ¡Anxiety ¡Cost ¡ Refueling ¡Inconvenience ¡Cost ¡ Model ¡Availability ¡Cost ¡ ¡ Risk ¡Premium ¡ Home ¡Recharging ¡Cost ¡ ¡ Towing ¡Cost ¡ ¡ Range ¡Anxiety ¡Cost ¡ Refueling ¡Inconvenience ¡Cost ¡ Model ¡Availability ¡Cost ¡ ¡ Risk ¡Premium ¡ Home ¡Recharging ¡Cost ¡ ¡ Towing ¡Cost ¡ ¡

25 ¡

Vehicle'Cost' Fuel'Cost' Range'Anxiety'Cost' Refueling'Inconvenience' Cost' Risk'Premium' Model'Availability'Cost' Electricity'Cost' Total'Cost'

Has'access'to'both'home'and'work'recharging'

1'

26 ¡

Consistency ¡between ¡TIMES ¡and ¡MA3T ¡

• Household ¡VMT ¡is ¡essenCally ¡taken ¡as ¡a ¡“given”, ¡it ¡is ¡not ¡part ¡of ¡the ¡

choice ¡process ¡ ¡ ¡

• The ¡only ¡thing ¡that ¡differenCates ¡compeCng ¡vehicle ¡technologies ¡

from ¡one ¡another ¡is ¡the ¡“negaCve ¡uClity” ¡associated ¡with ¡their ¡ costs ¡ ¡ ¡

• Both ¡TIMES ¡and ¡MA3T ¡models ¡view ¡the ¡consumer’s ¡planning ¡

horizon ¡“as ¡if” ¡the ¡vehicle ¡were ¡purchased ¡new ¡and ¡driven ¡for ¡the ¡ enCre ¡life ¡of ¡the ¡vehicle ¡(i.e., ¡there ¡is ¡no ¡explicit ¡modeling ¡of ¡the ¡ used ¡vehicle ¡market) ¡ ¡ ¡

• In ¡both ¡approaches, ¡the ¡vehicle ¡is ¡(generally) ¡assumed ¡to ¡have ¡a ¡

technical ¡lifeCme ¡(L ¡years) ¡

• Both ¡models ¡are ¡“essenCally” ¡based ¡on ¡cost ¡minimizaCon ¡ ¡
• The ¡approaches ¡recognize ¡two ¡basic ¡types ¡of ¡costs: ¡ ¡a ¡fixed ¡costs ¡

based ¡on ¡acquisiCon ¡of ¡the ¡vehicle, ¡and ¡variable ¡costs ¡based ¡on ¡ distance ¡traveled ¡ ¡

27 ¡

Share ¡of ¡Cars ¡and ¡Trucks: ¡MA3T ¡and ¡COCHIN ¡(20 ¡clones) ¡

Trucks ¡ Cars ¡

28 ¡

Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡20 ¡ EV100 ¡ FP ¡ FCV ¡ Gasoline ¡ PHEV ¡10 ¡ G.Hybrid ¡ PHEV ¡20 ¡ EV100 ¡ FP ¡ FCV ¡

Infrastructure ¡Scenario: ¡MA3T ¡vs. ¡COCHIN ¡(20 ¡clones) ¡

29 ¡

IllustraCve ¡ infrastructure ¡ scenario: ¡

• Public ¡recharging ¡

reaches ¡35,000 ¡ staCons ¡by ¡2025. ¡ ¡ ¡

• Hydrogen ¡

infrastructure ¡ reaches ¡3000 ¡ staCons ¡by ¡2035 ¡ ¡

• Workplace ¡

recharging ¡ reaches ¡18% ¡ populaCon ¡in ¡ 2050 ¡(ref. ¡case: ¡ 5%) ¡

30 ¡

Na3onal ¡Reference ¡Case ¡Infrastructure ¡Growth ¡Curves ¡

0.00% ¡ 1.00% ¡ 2.00% ¡ 3.00% ¡ 4.00% ¡ 5.00% ¡ 6.00% ¡ 0 ¡ 2000 ¡ 4000 ¡ 6000 ¡ 8000 ¡ 10000 ¡ 12000 ¡ 14000 ¡ 16000 ¡

2005 ¡ 2007 ¡ 2009 ¡ 2011 ¡ 2013 ¡ 2015 ¡ 2017 ¡ 2019 ¡ 2021 ¡ 2023 ¡ 2025 ¡ 2027 ¡ 2029 ¡ 2031 ¡ 2033 ¡ 2035 ¡ 2037 ¡ 2039 ¡ 2041 ¡ 2043 ¡ 2045 ¡

Percentage ¡of ¡popula3on ¡with ¡ workplace ¡recharge ¡

• No. ¡of ¡Public ¡Recharging ¡Sta3ons ¡

Na3onal ¡Reference ¡Case ¡

Public ¡Recharging ¡StaCons ¡ Workplace ¡Recharging ¡(WPC) ¡ Historical ¡WPC ¡

• All ¡public ¡and ¡workplace ¡recharging ¡staCons ¡are ¡LEVEL ¡II ¡staCons ¡(6kW ¡power) ¡
• Each ¡public ¡recharging ¡staCon ¡is ¡assumed ¡to ¡have ¡an ¡average ¡of ¡3 ¡recharge ¡points ¡

0 ¡ 5000 ¡ 10000 ¡ 15000 ¡ 20000 ¡ 25000 ¡ 30000 ¡ 35000 ¡ 40000 ¡

2005 ¡ 2007 ¡ 2009 ¡ 2011 ¡ 2013 ¡ 2015 ¡ 2017 ¡ 2019 ¡ 2021 ¡ 2023 ¡ 2025 ¡ 2027 ¡ 2029 ¡ 2031 ¡ 2033 ¡ 2035 ¡ 2037 ¡ 2039 ¡ 2041 ¡ 2043 ¡ 2045 ¡ 2047 ¡ 2049 ¡

$/Vehicle ¡

Light-­‑Duty ¡Car ¡Vehicle ¡Prices ¡

Gasoline ¡ Diesel ¡ G.Hybrid ¡ D.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ PHEV ¡20 ¡ PHEV ¡40 ¡ FC ¡HEV ¡Car ¡ FC ¡P20 ¡Car ¡ EV100 ¡Car ¡ 31 ¡

0 ¡ 10000 ¡ 20000 ¡ 30000 ¡ 40000 ¡ 50000 ¡ 60000 ¡ 70000 ¡

2005 ¡ 2007 ¡ 2009 ¡ 2011 ¡ 2013 ¡ 2015 ¡ 2017 ¡ 2019 ¡ 2021 ¡ 2023 ¡ 2025 ¡ 2027 ¡ 2029 ¡ 2031 ¡ 2033 ¡ 2035 ¡ 2037 ¡ 2039 ¡ 2041 ¡ 2043 ¡ 2045 ¡ 2047 ¡ 2049 ¡

$/Vehicle ¡ Light-­‑Duty ¡Truck ¡Prices ¡

Gasoline ¡ Diesel ¡ G.Hybrid ¡ D.Hybrid ¡ PHEV ¡10 ¡ PHEV ¡20 ¡ PHEV ¡40 ¡ FC ¡HEV ¡Ltk ¡ FC ¡P20 ¡Ltk ¡ EV100 ¡Ltk ¡ 32 ¡

0 ¡ 5 ¡ 10 ¡ 15 ¡ 20 ¡ 25 ¡ 30 ¡ 35 ¡ 40 ¡ 45 ¡

2005 ¡ 2007 ¡ 2009 ¡ 2011 ¡ 2013 ¡ 2015 ¡ 2017 ¡ 2019 ¡ 2021 ¡ 2023 ¡ 2025 ¡ 2027 ¡ 2029 ¡ 2031 ¡ 2033 ¡ 2035 ¡ 2037 ¡ 2039 ¡ 2041 ¡ 2043 ¡ 2045 ¡ 2047 ¡ 2049 ¡

M$/PJ ¡

Fuel ¡Prices ¡

Gasoline ¡ Diesel ¡ Electricity ¡ Hydrogen ¡

33 ¡

0" 200" 400" 600" 800" 1000" 1200" 1400" 2006" 2008" 2010" 2012" 2014" 2016" 2018" 2020" 2022" 2024" 2026" 2028" 2030" 2032" 2034" 2036" 2038" 2040" 2042" 2044" 2046" 2048" 2050" MVMT/PJ'

Light'Duty'Car:'Fuel'Efficiencies'

Gasoline" Diesel" G.Hybrid" D.Hybrid" PHEV"10"" PHEV"20" PHEV"40" FC"HEV"Car" FC"P20"Car" EV100"Car" EV200"Car" EV300"Car" 34 ¡

0" 100" 200" 300" 400" 500" 600" 700" 800" 900" 1000" 2006" 2008" 2010" 2012" 2014" 2016" 2018" 2020" 2022" 2024" 2026" 2028" 2030" 2032" 2034" 2036" 2038" 2040" 2042" 2044" 2046" 2048" 2050" MVMT/PJ'

Light-Duty'Trucks:'Fuel'Efficiencies'

Gasoline" Diesel" G.Hybrid" D.Hybrid" PHEV"10" PHEV"20" PHEV"40" FC"HEV"Ltk" FC"P20"Ltk" EV100"Ltk" EV200"Ltk" EV300"Ltk"

35 ¡