A Self-Optimizing Scheduling Model for Large-Scale EV Fleets in Microgrids
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Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of electric vehicles (EVs) demands management solutions to deal with the impacts of EV charging on the efficiency of distribution grids. Many suggested methods are derived from analysis on laboratory-scale systems with declared data, which cannot be implemented for real networks. In this article, a two-step scheduling model is developed that effectively guides a large-scale EV fleet in microgrids without demanding a dynamic monetary scheme. The first step corresponds to prediction-based day-ahead optimal scheduling for large scale EVs, which minimizes the costs of electricity supply and EVs' battery degradation. To avoid dimensional problems in calculations, an improved K-means clustering algorithm is presented to divide vehicles into different clusters. In the second step, online coordination is deployed based on an effective scoring system to encourage drivers to follow the first-step provided model. The proposed model is analyzed on a grid-connected microgrid with photovoltaic system integration. The problem (real) data are derived based on an estimate of the development process on the Ontario energy network over the next ten years. Results show that the introduced model can guarantee the accurate deployment of optimal charging/discharging schedules in large-scale systems.
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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 | 0,001 |
| 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