Probabilistic Modeling of Plug-in Electric Vehicles Charging from Fast Charging Stations
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a probabilistic charging demand profile of plug-in battery electric vehicles charging from a fast charging station is presented. Different vehicles' models are utilized, such as the Chevrolet Bolt, the Tesla Model S, and the Nissan Leaf. Two different parameters are considered, the daily distance travelled, and the battery state-of-charge. The Markov Chain Monte Carlo, relying on Metropolis-Hastings sampler, is utilized to estimate the aforementioned parameters based on exponential and Weibull distributions. The convergence of the algorithm is assessed based on the Gelman-Rubin approach. Distributions for the parameter of daily distance travelled were selected by comparing the data of daily mileage driven, corresponding to three types of electric vehicles collected in a mixed and marine climate zone, with theoretical empirical cumulative distributions calculated from seven standard distribution functions. The battery state-of-charge depends on the parameter of daily distance travelled and estimated by taking the difference between the battery total range and the daily distance traveled. The results have shown that the best distribution is exponential for Chevrolet Bolt and Nissan Leaf whereas Weibull represents the best distribution for Tesla Model S. The best distribution has been determined by calculating the Sum of Squares Error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».