Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles are gaining more and more popularity due to low oil dependency and low emission. Their deep penetration will significantly benefit the environment, but meanwhile will cause two crucial consequences. First, electric vehicles introduce heavy load impact into the power grid by shifting energy demand from gasoline to electricity. The surging load will compromise the grid’s reliability and jeopardize its power supply quality. Second, charging stations become indispensable infrastructure to support large deployment of electric vehicles. The availability in public destinations comes with electric vehicles competing for both power supply and service points of charging stations. The competition degrades quality of service and thus can compromise the original intent of advocating electric vehicles. There are many research efforts addressing either of the two consequences above. Different with them, we consider both and jointly study quality of service for electric vehicle users and reliability of the power grid. We review recent developments on this topic in this article. In Chapter 1, we introduce the ecosystem of electric vehicles and discuss motivations for managing charging load. This chapter further presents a systematic solution framework for smart electric vehicle charging. The following chapters then study each block of the framework. Specially, in Chapter 2, we investigate charging rate control, which handles how to allocate power supply to electric vehicles within a charging station. In Chapter 3, we address electric vehicle demand response, which is how to make electric vehicles follow the power supply of charging stations and the power grid. In Chapter 4, we study electric vehicle scheduling, which copes with how to schedule electric vehicles to multiple charging points within a charging station. In Chapter 5, we discuss charging demand balancing, which deals with how to balance electric vehicles among multiple charging stations. In these chapters, we first present deployable algorithms and mechanisms that are designed for each framework blocks. Then, we evaluate the proposed approaches by two complementary ways. One way is leveraging theoretical analysis to demonstrate their performance guarantees, while the other is using extensive simulations based on realistic data traces and simulation tools. We also review studies that align with the corresponding framework blocks and consider additional dimensions and/or different optimization goals. Finally, in Chapter 6, we conclude the article with summaries of main ideas discussed in the previous chapters.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,013 |
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 ».