Objective: to determine lifestyle changes, such as physical activity, nutrition, and sleep in an Argentinean university population, caused by confinement during the COVID-19 pandemic. Methods: Cross-sectional study via web survey. 1021 the Argentinean university population (women, n = 645 and men, n = 376) aged between 18–70 years old was participate. Survey was utilized to measure participant physical activity behavior, nutrition, and sleep April to May 2020. Results: the main findings revealed that 4.3% of the sample showed obesity; the highest proportion of the sample stayed more than 6 hours in a sedentary status; 21.74% reported bad sleep quality; a reduction in good feeding pattern; and an increase in subjects who do not perform physical activity. According to socio-demographic and anthropometric factors, being a student (OR 2.19, CI95% 1.18 - 4, p= .012), overweight (OR 1.71, CI95% 1.19 – 2.44, p= .003), obesity (OR 4.45, CI95% 2.27 – 8.7, p< .001), and have been confined more than 45 days was associated with bad feeding. Likewise, low physical activity levels were associated with obesity (OR 3.2 CI95% 1.66 – 6.18, p= .001), being female (OR 1.61, CI95% 1.14 –2.28, p= .006) and get married (OR 1.72, CI95% 1.14 – 2.61, p= .009). Moreover, being a student was associated with poor sleep quality (OR 43.6, CI95%5.4 – 350, p< .001). Conclusion: This study suggests that confinement decreased healthy living habits such as good nutrition and physical activity and affected the quality of sleep in young subjects. Resumen. Objetivo: determinar los cambios en el estilo de vida, como la actividad física, la nutrición y el sueño en una población universitaria argentina, causados por el confinamiento durante la pandemia de COVID-19. Métodos: Estudio transversal mediante encuesta por Internet. Participaron 1021 personas de la población universitaria argentina (mujeres, n = 645 y hombres, n = 376) de entre 18 y 70 años de edad. La encuesta fue utilizada para medir el comportamiento de la actividad física, la nutrición y el sueño de los participantes de abril a mayo de 2020.Resultados: los principales hallazgos mostraron que el 4,3% de la muestra presentaba obesidad; la mayor proporción de la muestra permaneció más de 6 horas en estado sedentario; el 21,74% informó sobre la mala calidad del sueño; una reducción de los hábitos correctos de alimentación; y un aumento de los participantes que no realizan actividad física. De acuerdo con factores socio-demográficos y antropométricos, ser estudiante (OR 2.19, CI95% 1.18 - 4, p= .012), el sobrepeso (OR 1.71, CI95% 1.19 - 2.44, p= .003), la obesidad (OR 4.45, CI95% 2.27 - 8.7, p< .001), y haber estado confinado más de 45 días se asoció con una mala alimentación. Asimismo, los bajos niveles de actividad física se asociaron con la obesidad (OR 3,2; IC95% 1,66 - 6,18, p= .001), ser mujer (OR 1,61; IC95% 1,14 -2,28, p= .006) y estar casado (OR 1,72; IC95% 1,14 - 2,61, p= .009). Además, ser estudiante se asoció con una mala calidad de sueño (OR 43,6, CI95% 5,4 - 350, p< .001). Conclusión: Este estudio sugiere que el confinamiento disminuyó los hábitos de vida saludables como la buena nutrición, la actividad física, y afectó la calidad del sueño en sujetos jóvenes.
This paper presents a methodology to estimate electric energy required by electric vehicles, taking into account driving habits and mobility statistics of private vehicles. Initially, a probability function of accumulated distances that an electric vehicle travels on a normal operation day is developed based on mobility patterns (travelled distances, number of trips, etc.). The obtained information is used to generate probability distributions for travelled distances by vehicles and for energy required by a vehicle after its daily operation. Probability distributions allow assigning to each vehicle a travelled distance and a required energy with a behavior based on real data. From obtained functions, energy required by each electric vehicle is analyzed, which is essential information to evaluate the effect of massive connection to the power grid. In this way, under the proposed methodology it is provided a tool that could predict the amount of energy required by a given quantity of electric vehicles that are connected to the grid. Finally, the proposed methodology was validated in Bogota, Colombia determining the probability distribution of the energy consumed per vehicle.Keywords: Probability Distribution, Travelled Distance, Energy Consumption, Electric Vehicles, Batteries. ResumenEste artículo plantea una metodología para estimar la energía eléctrica requerida por los vehículos eléctricos, teniendo en cuenta los hábitos de conducción y estadísticas de movilidad de los vehículos particulares. Inicialmente se construye la función de probabilidad de las distancias acumuladas que recorre el vehículo eléctrico en un día de operación normal a partir de los patrones de movilidad (distancias recorridas, número de desplazamientos, etc.). Con la información obtenida se generan distribuciones de probabilidad para las distancias recorridas por los vehículos y para la energía requerida por un vehículo luego de un día de recorrido normal. Las distribuciones de probabilidad permiten asignar a cada vehículo, una distancia recorrida y una energía requerida siguiendo un comportamiento basado en datos reales. Con las funciones obtenidas se determina la energía requerida por un vehículo, que es una información indispensable para evaluar el efecto de la conexión masiva de estos en la red eléctrica. De esta manera, bajo la metodología propuesta se provee una herramienta que permite predecir la cantidad de energía requerida por un determinado número de vehículos eléctricos que se conectan a la red. Finalmente, la metodología propuesta se valida en Bogotá, Colombia determinando la distribución de probabilidad que representa la energía consumida por vehículo.Palabras clave: Distribución de Probabilidad, Distancia Recorrida, Consumo de Energía, Vehículos Eléctricos, Baterías.
This paper analyzes the effect in a distribution network caused by massive recharging of Plug-in Electric Vehicles (PEV), based on a probabilistic model of consumption for PEV, which is added to the residential demand to evaluate some electrical system parameters, such as voltage levels, technical losses and maximum circuit capacity. Additionally, the behavior of the same parameters is corroborated through a sensitivity analysis, for which the PEV penetration varied between 10% and 100%. Based on these results, possible strategies to reduce the effect of the PEVs connection on safety, reliability and stability of the distribution system are proposed.
<p>El vehículo eléctrico es una tecnología de transporte que requiere un sistema de gestión para las redes eléctricas del futuro para evitar sobrecargas y efectos negativos en el nivel de voltaje y la calidad de potencia. Por lo tanto, este articulo presenta un algoritmo de gestión para ajustar las condiciones de operación y recarga de los vehículos eléctricos en tiempo real, optimizando el uso de la capacidad de la red y mejorando el perfil de voltaje a través de la coordinación de las recargas dependiendo de la sensibilidad de perdidas, un enfoque que identifica los nodos donde las pérdidas de potencia pueden disminuir o aumentar bajo condiciones de carga especifica. Los resultados obtenidos aplicando la estrategia, son presentados a través de un modelo de consumo aleatorio de los vehículos basado en los patrones de movilidad existentes, usando un circuito de distribución de 628 nodos. Esto permite la identificación del nivel de penetración después del cual se hace necesario implementar el esquema de gestión propuesto.</p>
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