The Fixed Route Electric Vehicle Charging Problem with nonlinear energy management and variable vehicle speed
Notice bibliographique
Résumé
The problem of an individual who wants to plan a long route in an electric vehicle where charging decisions are needed can be modeled as an instance of the Fixed Route Electric Vehicle Charging Problem (FRVCP). We developed a mixed-integer programming model that optimally solves a new variant of the FRVCP, the FRVCP with nonlinear energy management (FRVCP-NLEM). It considers charging times as a nonlinear function and allows to decide at which speed to drive on each segment of the route while considering the non-linearity of energy consumption functions. The non-linearity of all functions has been solved using multiple linear approximations. The proposed model is tested using an electric vehicle trip planner called PlaniCharge that uses realistic energy consumption and charging functions that take into account external factors such as temperature and road topology. The model is tested under different road types such as urban or highway routes. The proposed model is able to optimally solve most test instances within seconds. Results show that varying the vehicle speed is an important factor to consider under low temperatures and for long-range routes as it can reduce total route duration. Some routes cannot be completed at maximum speed and require varying driving speed on segment to be able to reach the destination.
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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 | 0,001 |
| 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 ».