Demand side management by PHEV charging scheduling in residential areas
Notice bibliographique
Résumé
During the last decade, Plug-in Hybrid Electric Vehicles (PHEVs) have become a part of modern transportation fleet, offering green alternatives to fossil fuel based transit system. Taking PHEVs great potentials into consideration, this transition can revolutionize transportation systems and push technological advancements further. However, in spite of plentiful economical and environmental advantages, new concerns are being brought up as PHEVs’ utilization rate increases. PHEV’s driving force is supplied by electricity. Hence, the built-in battery requires charging. Such newly introduced power demand, has raised alarming realizations for utility providers. Impacts of PHEVs on distribution networks, although have been proven to be noticeable, have not been thoroughly investigated for future years. In smart grid, the charging of PHEVs can be controlled to reduce the peak load, known as Demand-Side Management (DSM). In this work, we explore various DSM approaches accompanied by their effects on power consumption patterns. Moreover, Geometric Water-filling (GWF) method has been utilized to increase the accuracy of our proposed scheduling schemes. The main contribution of this work emerges by fusing consumer and utility provider concerns, resulting in our dual-target objective function. Such method allows us to alter the focal point between consumer and utility company satisfaction. Index Terms: Plug-in Hybrid Electric Vehicles, Demand-Side Management, Water-Filling
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».