A Blockchain-Based Framework for Lightweight Data Sharing and Energy Trading in V2G Network
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
The Vehicle-to-Grid (V2G) network is, where the battery-powered vehicles provide energy to the power grid, is highly emerging. A robust, scalable, and cost-optimal mechanism that can support the increasing number of transactions in a V2G network is required. Existing studies use traditional blockchain as to achieve this requirement. Blockchain-enabled V2G networks require a high computation power and are not suitable for micro-transactions due to the mining reward being higher than the transaction value itself. Moreover, the transaction throughput in the generic blockchain is too low to support the increasing number of frequent transactions in V2G networks. To address these challenges, in this paper, a lightweight blockchain-based protocol called Directed Acyclic Graph-based V2G network (DV2G) is proposed. Here blockchain refers to any Distributed Ledger Technology (DLT) and not just the bitcoin chain of blocks. A tangle data structure is used to record the transactions in the network in a secure and scalable manner. A game theory model is used to perform negotiation between the grid and vehicles at an optimized cost. The proposed model does not require the heavy computation associated to the addition of the transactions to the data structure and does not require any fees to post the transaction. The proposed model is shown to be highly scalable and supports the micro-transactions required in V2G networks.
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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