Performance of Fast Electric Vehicle Charging Stations by Energy Storage Devices based Grid Connected Hybrid Renewable Energy Sources
Notice bibliographique
Résumé
Electric Vehicles (EVs) are becoming a trending concept in present research fields. Many kinds of EVs are developed worldwide and are running successfully on roads. Hence, charging stations must be established at many places and also highly required to improve their performance as well as maintenance. An efficient as well as fast charging station is proposed in this paper where powered by grid connected hybrid renewable energy sources. A detailed mathematical analysis is compressed to make this work more effective. Loads at different locations across the south India is considered while developing the proposed method. Considering the availability of energy resources in those regions, their dynamism, and techno-economic feasibility, a hybrid grid-connected renewable energy system, complete with a battery storage unit and power conversion module, has been designed for the proposed charging stations. These sites/places are also connected to ecofriendly EV charging stations, which come with various incentives. The optimization results indicate that after incorporating on-grid hybrid renewable energy resources, there is a significant reduction in key performance metrics. Specifically, the Levelized Cost of Energy (LCOE) has decreased by 87.50%, and the Net Present Cost (NPC) has dropped by 95.26%. This translates to a reduction in LCOE from ${\$}$ 0. 0 3 3 8 4 per kWh to ${\$}$ 0. 0 0 4 0 7 per kWh, and a decrease in NPC from ${\$}$0.09172 to ${\$}$0.00435 million, respectively.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».