Evaluating Electric Vehicles’ Response Time to Regulation Signals in Smart Grids
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) are considered as a flexible load in smart grids. This flexibility promotes the EVs to be good candidates for providing the grid with ancillary services, such as regulation services. A group of EVs controlled by an aggregator can collectively work as a regulation reserve in the electric grid. However, a fast response to the regulation commands is crucial to providing reliable regulation service. Typically, the response time to the regulation command requires to be less than four seconds. In this paper, we precisely evaluate the expected time delay from the instant when an aggregator server sends a regulation command to n EVs to the instant when all the EVs' responses are received successfully by the server. To achieve this goal, first, a realistic communication structure between the aggregator server and the EVs is considered. Second, the wireless link between the access point (AP) and the EVs is accurately modeled in order to estimate the average delay. The model is based on Markov chain representation for the wireless IEEE 802.11 MAC protocol. Two important factors are considered in this model. First, the packet loss probability due to the lossy wireless environment has been incorporated into the model. Second, the transition stages for the contention window size of 802.11 MAC protocol to reach the saturation stage is taken into account. The model has been validated by means of extensive simulation using the well-known Network Simulator 2 (NS2) tool. Our analysis shows that one AP is capable of handling up to 1000 EVs without violating the 4-s latency limit when the probability of packet loss is 0.01. However, this number decreases significantly, less than 500 EVs, when the wireless link is experiencing a significant packet loss probability of 0.2. Further, we show that by commanding a subgroup of the charging EVs, it is possible to achieve the same regulation service but with a lesser response time, compared to commanding all charging EVs every time.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».