Plug-in electric vehicle charging demand estimation based on queueing network analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Charging stations are critical infrastructure for the integration of plug-in electric vehicles (PEVs) in the future distribution systems. With a steadily increasing PEV penetration level, the PEV charging demands of charging stations are expected to constitute a significant portion of the total electric power demands. An accurate estimation of PEV charging demands is crucial for the planning and operation of future distribution systems. However, the estimation remains a challenging issue, as the charging demands of nearby charging stations are closely correlated to each other and depend on vehicle drivers' response to charging prices. The evaluation of charging demands is further complicated by the highly dynamic vehicle mobility, which results in random PEV arrivals and departures. In order to address these challenges, a BCMP queueing network model is presented in this paper, in which each charging station is modeled as a service center with multiple servers (chargers) and PEVs are modeled as the customers in the service centers. Based on the stationary distribution of the number of PEVs in each charging station, the statistics of PEV charging demands can be obtained. The analytical model is validated by a case study based on realistic vehicle statistics extracted from 2009 National Household Travel Survey and New York State Transportation Federation Traffic Data Viewer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle