MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407097753 · doi:10.1109/access.2025.3538094

Smart Charging Strategies for EVs: Insights From Simulation Modeling on Italian Highways

2025· article· en· W4407097753 sur OpenAlexaff
Alessandro Saldarini, Michela Longo, Wahiba Yaïci

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensResearch CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTransport engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This extensive study explores the complex dynamics of electric vehicle charging infrastructure management along the Milan-Rome highway in Italy. By employing a simulation-based methodology, the research thoroughly assesses the performance and effectiveness of charging networks under various scenarios, with particular attention to the integration of a "Smart Charge" functionality. The findings highlight the crucial role of real-time communication between electric vehicles and charging stations in optimizing resource allocation and reducing charging wait times. Through detailed analysis, the study reveals the significant impact that dynamic, real-time interaction within charging ecosystems can have on the overall efficiency and reliability of electric mobility networks. The research underscores the transformative potential of advanced communication technologies in enhancing the operational capabilities of EV charging systems, offering valuable insights for the future development of more robust and efficient electric mobility infrastructures. Ultimately, this study contributes to the growing body of knowledge necessary for improving the sustainability and user experience of electric vehicle travel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207