Communication-based Plug-In Hybrid Electrical Vehicle load management in the smart grid
Notice bibliographique
Résumé
New services and applications that employ the advances in the Information and Communication Technologies (ICT) to the electrical power grid are rapidly emerging and consequently the traditional power grid is evolving into a smart grid. In the smart grid, communication among the supplier controlled generation units, utility administered transmission and distribution system and the consumer devices is providing new opportunities for improving the resilience and the efficiency of the grid. Resilience is a significant issue due to increasing demand, and in contrast, diminishing fossil fuels. Moreover, in the near future, resilience is expected to become a more significant concern especially due to the additional loads of the Plug-In Hybrid Electrical Vehicles (PHEVs). PHEVs are expected be widely adopted as passenger cars and as commercial vehicle fleets since they have low carbon emissions and low operating costs. On the other hand, their load on the power grid should be managed so that they do not cause failures. In this paper, we propose the Communication-based PHEV Load Management (Co-PLaM) scheme to control the load of the PHEVs. In our scheme, utilities provision a certain amount of energy for each distribution system based on the predicted supply level. The provisioned energy is communicated to the Substation Control Center (SCC) where each charging request is either accepted or rejected based on the utility set limits. Then, these decisions are sent to the smart charging stations through a Wireless Mesh Network (WMN) that uses IEEE 802.11s. In this paper, we simulate the Co-PLaM scheme and also mathematically analyze the blocking probability of the system. We show the performance of WMN in terms of delivery ratio, delay and jitter. Furthermore, we provide the blocking results and show the required additional capacity to supply all the PHEV loads without causing grid failures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».