A novel V2V charging scheme to optimize cost and alleviate range anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, electric vehicles (EVs) as a source of clean energy are expected to replace vehicles with internal combustion engines. However, the high cost of installation has prevented the development of charging infrastructure to meet the rising number of EVs. Furthermore, the immature and uneven distribution of charging stations (CSs) has resulted in a lack of charging infrastructure in regions such as highways and rural areas. Therefore, due to range anxiety and a lack of CSs, the adoption of EVs is increasing these days steadily. To address these issues, the new concept of vehicle-to-vehicle (V2V) charging has received attention. In this paper, one algorithm for V2V power charging is proposed to support V2V power exchanges in a distributed power system with both demander and supplier EVs separated into a number of zones, where V2V power exchanges are optimal for matching EVs together to trade energy. In our algorithm, a Hungarian matching algorithm is used to match EVs so that the cost of demander EVs is minimized. The simulation results stem from realistic parameters obtained from real-life data for the suggested methodology is compared to the traditional method of assigning EVs to CSs, and the findings reveal that our efficient, realistic, and practical V2V matching algorithm presents an intelligent and complete framework for managing and allocating energy between EVs.
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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) | 0,001 | 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 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 ».