Dynamic Pricing, Scheduling, and Energy Management for Profit Maximization in PHEV Charging Stations
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
Recently, as plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) take center stage for the eco-friendly and cost-effective transportation, commercial PHEV charging stations will be widely prevalent in the future. However, previous studies in the fields of the management of PHEV charging stations have not synthetically taken practical charging systems into account. In this paper, we study the profit-optimal management of a PHEV charging station under the realistic environment addressing not only various types of vehicles but waiting time guarantee for PHEV customers as well. This paper is first to jointly take into account pricing for charging services, scheduling of reserved vehicles to PHEV chargers, dropping of reserved vehicles, and management of the energy storage in a unified framework that contains key features of a practical PHEV charging station. Based on this framework, we develop an algorithm to find the parameters required for charging management by invoking the “Lyapunov drift-plus-penalty” technique. Through theoretical analysis, we prove that the proposed algorithm achieves close-to-optimal performance under particular conditions by exploiting opportunism of time-varying arrival of charging vehicles, price of electricity, and renewable energy generation, but it requires no probabilistic future information. Finally, we find several significant messages via trace-driven simulation of the proposed algorithm.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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