論文の概要: Explaining the distribution of energy consumption at slow charging
infrastructure for electric vehicles from socio-economic data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01672v2
- Date: Wed, 3 Jun 2020 06:56:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 01:23:36.993980
- Title: Explaining the distribution of energy consumption at slow charging
infrastructure for electric vehicles from socio-economic data
- Title(参考訳): 社会経済データによる電気自動車の低速充電インフラにおけるエネルギー消費分布の解明
- Authors: Milan Straka, Rui Carvalho, Gijs van der Poel, \v{L}ubo\v{s} Buzna
- Abstract要約: 本研究では,低速帯電インフラ周辺環境の動作,機能,特性を解析し,低速帯電インフラで消費される電気の分布に影響を及ぼすようなデータ中心型アプローチを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1294627833637576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Here, we develop a data-centric approach enabling to analyse which
activities, function, and characteristics of the environment surrounding the
slow charging infrastructure impact the distribution of the electricity
consumed at slow charging infrastructure. To gain a basic insight, we analysed
the probabilistic distribution of energy consumption and its relation to
indicators characterizing charging events. We collected geospatial datasets and
utilizing statistical methods for data pre-processing, we prepared features
modelling the spatial context in which the charging infrastructure operates. To
enhance the statistical reliability of results, we applied the bootstrap method
together with the Lasso method that combines regression with variable selection
ability. We evaluate the statistical distributions of the selected regression
coefficients. We identified the most influential features correlated with
energy consumption, indicating that the spatial context of the charging
infrastructure affects its utilization pattern. Many of these features are
related to the economic prosperity of residents. Application of the methodology
to a specific class of charging infrastructure enables the differentiation of
selected features, e.g. by the used rollout strategy. Overall, the paper
demonstrates the application of statistical methodologies to energy data and
provides insights on factors potentially shaping the energy consumption that
could be utilized when developing models to inform charging infrastructure
deployment and planning of power grids.
- Abstract(参考訳): 本研究では,低速充電インフラを取り巻く環境のどの活動,機能,特性が低速充電インフラで消費される電力分布に影響を及ぼすかを分析するデータ中心の手法を開発した。
基本的な知見を得るため,エネルギー消費の確率分布と充電事象を特徴付ける指標との関係を解析した。
地理空間データセットを収集し,統計手法を用いてデータの前処理を行い,課金インフラストラクチャが動作する空間的コンテキストをモデル化する特徴を作成した。
結果の統計的信頼性を高めるために,レグレッションと可変選択能力を組み合わせたLasso法とともにブートストラップ法を適用した。
選択された回帰係数の統計的分布を評価する。
エネルギー消費と相関する最も影響力のある特徴を同定し,充電インフラの空間的文脈が利用パターンに影響を及ぼすことを示す。
これらの特徴の多くは住民の経済的繁栄に関連している。
特定の種類の充電インフラへの方法論の適用は、例えば使用済みのロールアウト戦略によって選択された特徴の分化を可能にする。
総じて,エネルギーデータへの統計手法の適用を実証し,電力グリッドの充電インフラストラクチャの展開と計画に報知するためにモデルを開発する際に利用可能なエネルギー消費を形作る要因について考察する。
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