Integrated bidirectional electric vehicle battery network for sustainable communities: A planning framework
Notice bibliographique
Résumé
The transition towards sustainable and net-zero energy communities has become imperative in addressing the challenges of climate change and ensuring a resilient energy future. This work proposes an innovative planning framework through the development of an integrated bidirectional electric vehicle (EV) battery storage network for net-zero communities. The proposed framework is intended for neighborhood planning and integrates a bidirectional charging infrastructure that allows EV batteries to seamlessly contribute to the grid during periods of high demand or store excess renewable energy during off-peak hours. To analyze various EV microgrid integration scenarios, a combined Matlab-Simulink and EnergyPlus simulation environment is proposed to simulate EV battery networks in neighborhood settings. This study examines state of charge (SoC), and energy exchange characteristics based on specific user behaviors and charging scenarios. A neighborhood archetype of 48 single-family detached houses is considered along with five EV use profiles (EVPs) for the demonstration of the proposed method. For the considered neighborhood, in winter, EVPs have eliminated the peak loads during early morning hours (1 am - 6 am) by discharging stored energy. In spring, loads exceeding the base load are observed from 1 am to 10 am, with all EVPs discharging energy until 9 am and then recharging during off-peak hours. Summer required strategic charging management, with EVPs supporting peak loads from 7 am to 6 pm. In the fall, EVPs discharged energy from 12:01 am to 6 am and recharged from 10 am to 6 pm. The study introduces the EVP peak support index facilitating real-time charging adjustments and incentivizing greater participation. By leveraging this index, smart charging systems can develop algorithms to control charging times based on grid needs, ensuring efficient energy distribution and enhanced grid stability. This framework offers a robust approach to scenario generation for energy and urban planners during the neighborhood planning stages predicting energy performance and management.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».