A novel feature fitting simulation algorithm for estimating electric vehicle demand
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles will drive the future, therefore forecasting and simulating `transportation electrification' demand over the coming years has become important for utilities. Ever since electricity was commercialized there has been a need for demand forecasting and simulation because electricity provider's ability to produce energy far exceeds their ability to store energy. This is an industry worth billions of dollars and therefore even a marginal improvement in the way it's predicted can have a great impact. Demand forecasting is critical for unit commitment and broadly effects the wholesale electricity market price. With the addition of transportation electrification this process has become even more challenging. Traditional ways are hard to model and computationally intensive, nowadays this type of problem is of great interest in the field of machine learning as well, because of the availability of large datasets from utilities. However datasets for transportation electrification still remain a huge challenge therefore more work needs to be done in forecasting electric vehicular loads. This paper tackles this new problem and presents a new method called Feature Fitting Simulation Algorithm to estimate electric vehicle charging demand profiles. The simulation was performed on MATLAB and Excel using various tools and functions to ensure the algorithms run on optimum efficiency. The novel feature of the algorithm is its hybrid structure of considering both historical and simulation data for temporal predication, secondly it introduces two key variables scaling and sensitivity to better control the time series output. FFSA is vetted against machine learning algorithms and the results indicate a better performance achieved by FFSA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».