A Framework for an Optimization Process to Locate Electric Vehicle Charging Stations
Notice bibliographique
Résumé
To reduce the huge amounts of harmful gases emitted from vehicles emissions and to improve the environmental conditions, countries need to start planning and encouraging the use of electric vehicles (EVs).However, before extensively using EVs, charging stations need to be planned to meet the changing needs of electric vehicles.These charging stations need to be placed at various locations so that they can serve the maximum number of EVs, without significant delays.In this paper, a procedure for optimizing the locations of EVs charging stations is presented.The proposed approach uses the simulation software DYNASMART to simulate different percentages of EVs under different traffic congestion levels.To be able simulate EVs in DYNASMART, two main components have to be coded in the software.First, a subroutine is added to simulate EVs (i.e., tracking the battery charge level).The second component considers the operations within the charging stations.Additionally, an optimization procedure is proposed to optimize the location of EVs charging stations.The problem considers predefined possible locations of the charging stations based on the electric grid system (m possible locations).The optimization procedure seeks to determine the best location for a set of (n) charging stations (n ≤ m).The objective function of this model includes two components, which are the waiting and traveling time to the charging station and it is subject to several constrain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».