Optimal Pricing Strategy of Electric Vehicle Charging Station for Promoting Green Behavior Based on Time and Space Dimensions
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
Considering that the charging behaviors of users of electric vehicles (EVs) (including charging time and charging location) are random and uncertain and that the disorderly charging of EVs brings new challenges to the power grid, this paper proposes an optimal electricity pricing strategy for EVs based on region division and time division. Firstly, by comparing the number of EVs and charging stations in different districts of a city, the demand ratio of charging stations per unit is calculated. Secondly, according to the demand price function and the principle of profit maximization, the charging price between different districts of a city is optimized to guide users to charge in districts with more abundant charging stations. Then, based on the results of the zonal pricing strategy, the time-of-use (TOU) pricing strategy in different districts is discussed. In the TOU pricing model, consumer satisfaction, the profit of power grid enterprises, and the load variance of the power grid are considered comprehensively. Taking the optimization of the comprehensive index as the objective function, the TOU pricing optimization model of EVs is constructed. Finally, the nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is introduced to solve the above optimization problems. The specific data of EVs in a municipality directly under the Central Government are taken as examples for this analysis. The empirical results demonstrate that the peak-to-valley ratio of a certain day in the city is reduced from 56.8% to 43% by using the optimal pricing strategy, which further smooth the load curve and alleviates the impact of load fluctuation. To a certain extent, the problem caused by the uneven distribution of electric vehicles and charging stations has been optimized. An orderly and reasonable electricity pricing strategy can guide users to adjust charging habits, to ensure grid security, and to ensure the economic benefits of all parties.
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 | 0,000 |
| 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 découle