MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773844686 · doi:10.1109/atnac.2017.8215427

Charging infrastructure placement for electric vehicles: An optimization prospective

2017· article· en· W2773844686 sur OpenAlexaff
Waleed Ejaz, Muhammad Naeem, Muhammad Ramzan, Farkhund Iqbal, Alagan Anpalagan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBudget constraintAutomotive engineeringElectric vehicleConstraint (computer-aided design)Charging stationService (business)Transport engineeringEngineeringBusinessPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric Vehicles (EVs) can be considered as a step forward towards the green environment and economical transportation. Moreover, EVs offer fuel economy, clean environment, and less cost of vehicle charging as compared to gasoline refilling. These are the main motivations towards the adaptation of EVs by the users. In order to increase the penetration of EVs into the transportation system, the EV charging stations become necessary to fulfill the charging needs. The charging stations can be placed considering different scenarios and objectives. Placement of charging stations in the service area requires a huge amount of budget and their locations are critical to select. In this paper, we formulate an optimization problem with an objective to minimize the overall cost of the charging infrastructure placement subject to the constraint on charging requirements in the service area. The proposed problem is solved using the branch and bound algorithm. Simulations results show the effectiveness of proposed placement strategy to minimize overall placement cost.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,649

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207