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Enregistrement W4312942837 · doi:10.1109/pesgm48719.2022.9917047

Robust Sizing of Solar-Powered Charging Station with Co-located Energy Storage

2022· article· en· W4312942837 sur OpenAlexaff
Mohammadhadi Rouhani, Omid Ardakanian, Petr Musı́lek

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingPhotovoltaic systemAutomotive engineeringEnergy storageBattery (electricity)State of chargeComputer scienceCharging stationElectric vehicleElectrical engineeringEngineeringEnvironmental sciencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies optimal sizing of an electric vehicle charging station with multiple types of chargers. The station is coupled with a photovoltaic system and stationary battery to reduce the overall cost of delivering charging services. Our approach entails (a) generating sample paths from a stochastic process that represents the state of the charging station given the minimum number of chargers of each type needed to meet some quality of service requirements, (b) solving an optimization problem for each sample path to find the smallest battery capacity and number of solar panels that meet specific requirements, and (c) determining the robust size of co-located distributed energy systems by finding an upper envelope on the sizing curves obtained for different sample paths. Using real data, we find the least expensive size of the entire system that is robust to seasonality effects, travel patterns, and future increase in the penetration of electric vehicles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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