A Social Welfare Theory-Inspired Lexicographic Optimal Charging Scheduling Framework for Modular EV Fast Charging Stations
Notice bibliographique
Résumé
Fast charging technology is crucial for widespread electric vehicle (EV) adoption. To enhance efficiency and scalability, charging equipment manufacturers are shifting towards a modular architecture in fast charging stations (FCSs). This architecture features multiple converter modules and charging ports, allowing flexible power allocation through module-to-port assignment. However, it introduces challenges, particularly when ports operate with fewer modules, necessitating EV charging scheduling schemes to allocate limited FCS capacity while maintaining high quality-of-service (QoS). Traditional scheduling methods are ill-suited for modular FCS settings due to unique characteristics such as discrete module-to-port allocation, state-of-charge-dependent charge curves, and power ramp rate limits. This work proposes a social welfare-inspired EV scheduling framework for modular FCSs, using lexicographic optimization and receding horizon control. The framework includes a computationally efficient charge curve model based on sliding convex hulls and a mathematical model tailored for modular FCSs. The three-stage lexicographic model, derived from Rawlsian and Benthamite social welfare theories, accommodates customer preferences and EV characteristics for high QoS provision. A welfare score metric, adapted from social welfare theories, is also introduced for multi-faceted QoS assessment. Across ceteris paribus experiments, the proposed framework consistently outperforms three benchmark methods, with a margin of up to 34% in welfare scores over the second-best method. In a diverse set of randomized EV arrival scenarios, the framework enables a median welfare around 85%, outperforming the benchmarks by at least 7.8%, with statistical tests confirming its significance. Moreover, ramp rate violations are kept at a minimum, while the computational efficiency and scalability are verified.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».