Management of PHEV batteries in the smart grid: Towards a cyber-physical power infrastructure
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
Information and Communication Technologies (ICT) are playing a key role in converting the traditional power grid into a smart power grid, and hence, they provide a number of opportunities to develop novel applications for the new cyber-physical power infrastructure. Interconnection of the smart appliances, consumer devices, Plug-In Hybrid Electric Vehicles (PHEV) and local renewable energy generation resources with the smart grid enables energy and demand management for the cyber-physical power infrastructure. In this paper, we employ a Home Gateway and Controller (HGC) device that communicates with the PHEV and controls its charging and discharging profile. HGC can also communicate with the controller of the solar power generation unit in the smart home, and it can schedule the consumption of the smart appliances accordingly. Moreover, since PHEVs draw large amount of electricity, simultaneous charging in a neighborhood can overload the utility transformers in the distribution substations and risk the resilience of the power grid. To avoid this, HGC communicates with the other HGC devices in the neighborhood and coordinates PHEV loads. Our simulation results show that, efficiency of a PHEV as a storage unit increases as it is plugged for longer periods. Moreover, when renewable energy resources are not available, a larger portion of the PHEV battery can be used for storing energy during off-peak hours, and discharging during peak hours to accommodate the household demand. Thus, we show that HGC is able to provide savings for the consumers and it can also coordinate the power supply such that the availability of solar power increases the efficiency and reduces the utilization of PHEV battery.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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