Applications of Clustering Methods for Different Aspects of Electric Vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The growing penetration of electric vehicles can pose several challenges for power systems, especially distribution systems, due to the introduction of significant uncertain load. Analysis of these challenges becomes computationally expensive with higher penetration of electric vehicles due to various preferences, travel behavior, and the battery size of electric vehicles. This problem can be addressed using clustering methods which have been successfully used in many other sectors. Recently, there have been several studies published on applying clustering methods for various aspects of electric vehicles. To summarize the existing efforts and provide future research directions, this contribution presents a three-step analysis. First, the existing clustering methods, including hard and soft clustering, are discussed. Then, the recent literature on the application of clustering methods for different aspects of electric vehicles is reviewed. The review concentrates on four major aspects of electric vehicles: the behavior of the user, driving cycle, used batteries, and charging stations. Then, several representative studies are selected from each category and their merits and demerits are summarized. Finally, gaps in the existing literature are identified and directions for future research are presented. They indicate the need for further research on the impact on distribution circuits, charging infrastructure during emergencies, equity and disparity in rebate allocations, and the use of big data with cluster analysis to assist transportation network management.
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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 | 0,001 |
| 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 découle