論文の概要: Analyzing the Travel and Charging Behavior of Electric Vehicles -- A
Data-driven Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06475v1
- Date: Fri, 11 Jun 2021 15:53:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-14 17:26:09.357452
- Title: Analyzing the Travel and Charging Behavior of Electric Vehicles -- A
Data-driven Approach
- Title（参考訳）: データ駆動型アプローチによる電気自動車の走行・帯電挙動の解析
- Authors: Sina Baghali, Samiul Hasan, Zhaomiao Guo
- Abstract要約: 電気自動車(EV)は電力システムにかなりの電力需要をもたらす可能性がある。
本プロジェクトでは,全国住宅ホルドサーベイ(NHTS)データを用いて旅行の順序を定めている。
我々は、旅行開始時間、終了時間、距離など、ドライバーの次の旅行のパラメータを予測する機械学習モデルを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762446
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The increasing market penetration of electric vehicles (EVs) may pose
significant electricity demand on power systems. This electricity demand is
affected by the inherent uncertainties of EVs' travel behavior that makes
forecasting the daily charging demand (CD) very challenging. In this project,
we use the National House Hold Survey (NHTS) data to form sequences of trips,
and develop machine learning models to predict the parameters of the next trip
of the drivers, including trip start time, end time, and distance. These
parameters are later used to model the temporal charging behavior of EVs. The
simulation results show that the proposed modeling can effectively estimate the
daily CD pattern based on travel behavior of EVs, and simple machine learning
techniques can forecast the travel parameters with acceptable accuracy.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(ev)の市場浸透の増加は、電力システムに大きな電力需要をもたらす可能性がある。
この電力需要は、毎日の充電需要(CD)の予測を非常に困難にするEVの走行行動の不確実性の影響を受けている。
このプロジェクトでは,National House Hold Survey (NHTS)データを用いて旅行のシーケンスを作成し,旅行開始時間,終了時間,距離などの次の旅行のパラメータを予測する機械学習モデルを開発する。
これらのパラメータは後にevの時間帯電挙動のモデル化に使用される。
シミュレーションの結果,提案手法は,EVの走行行動に基づく日々のCDパターンを効果的に推定し,単純な機械学習手法で走行パラメータを許容精度で予測できることが示唆された。
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