Data-driven EV charging infrastructure with uncertainty based on a spatial–temporal flow-driven (STFD) models considering batteries
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) play a vital role in meeting the United Nations Sustainable Development Goals by 2030, primarily by reducing emissions and enhancing air quality. Properly positioning EV charging infrastructure within urban settings is essential to facilitate a shift toward sustainable transportation. As EV adoption grows, microgrids (MGs) face new challenges, including increased power losses, deterioration of voltage profiles, and voltage stability issues. Incorporating energy storage systems (ESS) can help address these challenges by improving overall system efficiency. This research proposes a comprehensive planning methodology that optimizes the placement of EV charging stations by considering traffic flow patterns over space and time. Additionally, a stochastic modeling approach is introduced to identify the optimal locations for ESS, taking into account uncertainties such as variable electrical loads and the intermittent nature of renewable energy sources (RESs). The ESS placement is modeled as a multi-objective optimization problem, aiming to enhance voltage stability, reduce power losses, and improve voltage profiles. The developed mathematical frameworks and algorithms facilitate the optimal sizing and siting of both EV charging stations and ESS. An economic evaluation of the MG, including the costs associated with ESS integration, is also incorporated. The effectiveness of this integrated planning approach is demonstrated through a case study on a representative transportation network, showing its capacity to mitigate the adverse impacts impacts of EV integration on microgrid performance. Furthermore, the study employs a stochastic framework to simulate and analyze the uncertainties inherent to electrical loads and renewable energy generation. The obtained results show that integrating ESS significantly improved voltage stability, with the minimum voltage stability index (VSI) value increasing from 0.5848 to 0.8631. It also reduced power losses by 33.34%, decreased transformer loading by 19.5%, and enhanced economic efficiency. Additionally, Sodium-Nickel Chloride (Na-NiCl2) offered the highest savings of 6.99%, demonstrating significant technical and financial benefits for the MG.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».