Optimal Deployment of Electric Vehicles’ Fast-Charging Stations
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
As climate change has become a pressing concern, promoting electric vehicles’ (EVs) usage has emerged as a popular response to the pollution caused by fossil-fuel automobiles. Locating charging stations in areas with an expanding charging infrastructure is crucial to the accessibility and future success of EVs. Nonetheless, suitable planning and deployment for EV fast-charging stations is one of the most critical determinants for large-scale EV adoption. Installing charging stations in existing fuel/gas stations in the city may be an effective way to persuade people to adopt EVs. In this paper, we aim to optimally locate a fast-charging station in an existing gas station in the real-world scenario of Aichi Prefecture, Japan. The purpose is to locate and size fast-charging stations in such ways that drivers can get access to these charging facilities within a rational driving range while considering real-world constraints. Furthermore, we include the investment cost and the EVs users' convenience cost. This problem is formulated by five integer linear programming using a weighted set covering models. The developed model determines where to locate charging stations as well as how many chargers should be installed in each charging station. The experimental results demonstrate that an appropriate location scheme can be obtained using the model <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:msub> <a:mrow> <a:mi>M</a:mi> </a:mrow> <a:mrow> <a:mn>5</a:mn> </a:mrow> </a:msub> </a:math> . A computational experiment identifies the best infrastructure solutions for policymakers to consider in the context of growing environmental policies.
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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