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Enregistrement W3007319410 · doi:10.1109/access.2020.2974477

Decentralized Game-Theoretic Scheme for D-EVSE Based on Renewable Energy in Smart Cities: A Realistic Scenario

2020· article· en· W3007319410 sur OpenAlexafffund
Turki G. Alghamdi, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésRenewable energyComputer scienceTestbedSmart gridGame theoryGridPhotovoltaic systemScheme (mathematics)Distributed computingEngineeringElectrical engineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we address a decentralized power production and management system based on Game Theory (GT) for Electric Vehicles' (EVs') interplay with a Decentralized Electric Vehicle Supply Equipment (D-EVSE) located at the public supply station. Renewable energy production such as solar energy (PV) is considered as the main power source for our D-EVSE and we consider the connection to the grid when the solar renewable energy system is failing to respond to the demand. We propose a decentralized GT (D-GT) scheme aiming to optimize the EVs' interaction with the D-EVSE considering both EVs' satisfaction as well as the D-EVSEs' stability. Also, the D-GT model is used to choose the optimal available solution for EV charging or discharging services that fulfill predefined constraints. A realistic scenario is considered as a testbed for our D-GT optimization model. Simulation results indicate that the proposed model can manage and control the interaction between EVs and D-EVSEs efficiently.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,804

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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