A Federated Byzantine Agreement Model to Operate Offline Electric Vehicle Supply Equipment
Notice bibliographique
Résumé
Providing equitable and resilient electric vehicle supply equipment (EVSE) to remote locations with limited access to the Internet infrastructure is one of the paradoxes in the decarbonization plan. In this paper, we develop an electric vehicle (EV) charging management system comprised of offline EVSEs based on a Federated Byzantine Agreement (FBA) system. To enable offline peer-to-peer (P2P) authentication between the user’s device (UD) and EVSE stations, we use a distributed certificate management based on Shamir’s algorithm and blind signing approach using the ring signature. We introduce extended FBA for charge point operator (FBA-CPO) systems and include explicit operational functions to ensure the ledger dissemination and scalability of the network. We specifically employ a pre-authorized mechanism for deferral vouchers using a pre-signed and weighted signing method. In the FBA-CPO network, each charger records all transactions on a local ledger and publicly publishes ledgers through random UD nodes. Under a generalization of the property of the federated quorum system, the proposed approach could provide a reliable network centrality with or without offline EVSEs. Eventually, we examined the performance of the proposed model using a system of real devices and their digital twins. Results show the FBA-CPO satisfies all functional and cross-cutting requirements for a consistent transnational mechanism.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».