Prediction of Charging Requirements for Electric Vehicles Based on Multiagent Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the spatiotemporal distribution of electric vehicle (EV) charging demands and operating efficiency of the charging system. The travel behavior of EV drivers is analyzed by considering the heterogeneity of range anxiety and bound rationality. Building on existing charging choice models, our more holistic perspective of charging demand distribution is obtained through multiagent system (MAS) modeling. In our study, the charging demand distribution in different areas is compared by considering two charging price schemes. The performance of the charging system is then evaluated based on three indicators, the charging request rejection rate, charging pile utilization rate, and charging load deviation, thereby verifying the effectiveness of our charging demand prediction model. This is done using multiagent-based simulations applied to the National Household Travel Survey (NHTS) 2017 dataset. The results are analyzed according to different key indicators, mainly indicating (a) the limitations of the time-of-use (TOU) pricing strategy in reducing the peak-valley difference, (b) the transferability of charging demand among different functional areas, and (c) that there is less demand for charging piles in the workplace, as users mainly rely on home charging. These results facilitate further analyses to help the design and operation of the EV charging infrastructure.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».