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Enregistrement W2116465648 · doi:10.1109/epec.2009.5420958

Advantages and applications of vehicle to grid mode of operation in plug-in hybrid electric vehicles

2009· article· en· W2116465648 sur OpenAlexaff
M. El Chehaly, Omar Saadeh, Carlos Pérez Martı́nez, G. Joós

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive engineeringGridElectric vehicleBattery (electricity)Wind powerElectric power systemHybrid powerElectrical engineeringPlug-inRenewable energyComputer scienceEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reduction in green house gas emissions, increase in oil prices and dependency on foreign oil are major incentives to the development and deployment of Plug-in hybrid electric vehicles. The plug-in hybrid electric vehicle fleet is expected to increase the base electric load and add constraints on the reliable operation of a power system. However, equipped with bidirectional battery chargers, plug-in hybrid electric vehicles offer the power grid a flexible load, known as vehicle to grid mode of operation, capable of contributing to power system operations by supplying ancillary services. This paper gives an overview of the state of the art in battery technologies and charger requirements. The advantages and requirement for operating in vehicle to grid mode is presented. Alleviation of wind generation and improvement of short-term voltage stability are some of the potential benefits of the vehicle to grid mode.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,226

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations77
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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