Multi-objective planning of electric vehicles charging stations by integrating drivers’ preferences and fairness considerations: A case study in Halifax, Canada
Notice bibliographique
Résumé
• Considering user preferences and fairness in planning for EV charging stations. • Proposes a bi-objective model for the location and capacity of charging stations. • Investigate socioeconomic factors’ role in planning for EV charging stations. • Suggests managerial insights into enhancing the adoption rate of electric vehicles. • Contribute to the EV literature and a more sustainable environment. This paper addresses the optimal placement of electric vehicle (EV) charging stations (CSs) and the optimal number of chargers at each station to mitigate the operational challenges of EVs and support environmental sustainability. It proposes a multi-objective model that considers EV drivers’ preferences and fairness to maximize the overall utility of the charging network while minimizing the travel and waiting times for EV drivers. Fairness in this context is defined as ensuring the time needed to reach a preferred charging station, plus the waiting time at the station, is similar for all drivers. To achieve these goals, the study develops an integrated machine learning and heuristic approach for clustering preference points and identifying cluster centers as potential sites for CSs. A non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) with a new selection operator is developed to solve the multi-objective problem. The findings show that considering drivers’ preferences enhances network utility by minimizing travel and waiting times. Also, considering fairness allows for more equitable access to charging facilities, which results in higher EV adoption. Computational experiments based on a dataset from Halifax, Canada, demonstrate that among the developed algorithms, the K-Means algorithm has the best computational performance in clustering preference points, leading to major improvements in the efficiency and effectiveness of the proposed solution approach. From the managerial perspective, this study highlights the role of efficient allocation of financial resources and the importance of embracing demographic factors in CS location planning.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».