Joint Route Selection and Charging Discharging Scheduling of EVs in V2G Energy Network
Notice bibliographique
Résumé
Thanks to the advantages of zero carbon dioxide emissions and low operation cost, the number of on-road electric vehicles (EVs) is expected to keep increasing. They usually get charged through charging stations powered by either the grid or renewable plants. Due to the potential difference in electricity price between the grid and the renewable plants, an EV may purchase electricity at charging stations powered by renewable plants, and then discharge the surplus energy in the battery to the grid, to gain profits and enhance the overall renewable energy utilization. In this work, we aim to optimize the route selection and charging/discharging scheduling to improve the overall economic profits of EVs, taking into account the constraints, including the time-varying energy supply caused by the intermittent generation of renewable energy, the limited number of charging piles in a charging station, and the traveling delay tolerance of EVs. Firstly, a time-expanded vehicle-to-grid graph is designed to model the objective and related constraints. Then, we apply an AI-based A* algorithm to find K-shortest paths for each EV. Finally, a joint routing selection and charging/discharging algorithm, namely, K-Shortest-Paths-Joint-Routing-Scheduling (KSP-JRS), is proposed to minimize the total cost of EVs by maximizing their revenue from energy discharging under time constraints. The proposed approach is evaluated using the real traffic map around Santa Clara, California. The simulation, with different numbers of testing EVs, shows the feasibility and superiority of the proposed algorithm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».