Electric bus fleet charging management: A robust optimisation framework addressing battery ageing, time-of-use tariffs, and energy consumption uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
The large-scale adoption of electric buses offers sustainable and reliable transportation, but it poses challenges in designing appropriate charging strategies to accommodate the operation requirements of the fleets. The optimisation of those strategies is crucial to avoid disrupting daily operations due to insufficient energy for trips, aiming to minimise operational costs and grid overload because of coincident peak demand. This work introduces a robust optimisation model to provide solutions accounting for uncertainties in energy consumption, enabling operators to establish cost-effective and resilient charging plans. The model includes features such as battery ageing, time-of-use tariffs, vehicle-to-grid (V2G), and operational constraints. We propose a reformulation approach to solve the model and deal with its computational complexity. An illustrative case study is conducted using real-world data from a mid-sized city in Portugal. The findings indicate significant cost reductions through coordinated charging, with deterministic and robust models achieving 37 % and 12 % reductions, respectively, compared to a business-as-usual charging scenario. Further, V2G activities generate additional revenue, also emphasizing the importance of considering degradation costs to reduce battery capacity fade. Additionally, the effectiveness of the robust approach in addressing energy consumption uncertainty is demonstrated, offering operators a flexible method to adapt to various operational contexts and improve bus transportation service reliability. • Smart charging strategy considers tariffs, battery ageing, and energy trading. • Robust model enables optimal bus charging under energy consumption uncertainty. • Results indicate a reduction in total costs of up to 12 % for a robust strategy. • Efficient power management handles peak charging effectively. • V2G activities generate revenue, although limited by degradation costs.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».