A Predictable and Real-Time Electric Vehicle Charging Framework with a Dynamic Protection System
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of electric vehicles demands advanced charging frameworks that ensure real-time safety, operational efficiency, and cost-effectiveness. This paper presents a dual-system architecture combining real-time safety monitoring with predictive scheduling for enhanced performance. The proposed system utilizes an adaptive protection mechanism that dynamically adjusts thresholds and implements a sophisticated tiered fault response strategy to safeguard charging operations for Level 1 and Level 2 chargers under varying conditions. Complementing this, a predictive model based on advanced Long Short-Term Memory networks leverages historical and real-time grid data to forecast optimal charging windows, significantly reducing electricity costs and grid stress. Secure data communication between the on-site controller and the cloud is facilitated through robust protocols, enabling seamless real-time monitoring and intelligent decision-making. Experimental results highlight the system's effectiveness, achieving over 95% fault detection accuracy, substantial cost savings of up to $ 0.05 per session, and ensuring scalability for diverse applications in residential and commercial environments. By integrating adaptive protection mechanisms with predictive scheduling models, the proposed framework addresses the inherent limitations of conventional static systems, offering a highly scalable, reliable, and economically efficient solution for modern electric vehicle charging infrastructure. This innovative approach sets a new standard by advancing safety, optimization, and sustainability, meeting the critical needs of current and future charging networks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».