MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106923534 · doi:10.1109/pes.2011.6039406

Energy management & scheduling in a fast charging station for PHEV batteries

2011· article· en· W2106923534 sur OpenAlexaff
M. de Freige, G. Joós, Maxime R. Dubois

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorBattery (electricity)Energy storageTrickle chargingFlywheelAutomotive engineeringState of chargeEnergy managementElectrical engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringPower (physics)Energy (signal processing)CapacitanceElectrodePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current paper focuses on the energy management in a fast charging station for PHEV batteries; that uses in addition to the grid a flywheel energy storage and a supercapacitor; with main objective to minimize the duration of the battery charging process and the time required to recharge the storage devices afterward. The designed station is capable to recharge PHEV batteries with capacities lower or equal to 15 kWh from a minimum of 20% to a maximum of 95% of the battery state-of-charge in a maximum duration of 15 minutes. After a battery has been charged, a waiting period (during which no cars are allowed at the charging station) of a maximum duration of 7.5 minutes is required. During this period, the storage devices are being recharged to their maximum. A scenario displaying the charging process of two different PHEV batteries is presented with the simulation results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Battery Technologies ResearchTravaux en français237 207