論文の概要: Range Anxiety Among Battery Electric Vehicle Users: Both Distance and
Waiting Time Matter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05768v3
- Date: Thu, 25 Jan 2024 01:33:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 18:26:39.134332
- Title: Range Anxiety Among Battery Electric Vehicle Users: Both Distance and
Waiting Time Matter
- Title（参考訳）: バッテリー駆動の電気自動車ユーザーの距離不安:距離と待ち時間の両方
- Authors: Jiyao Wang, Chunxi Huang, Dengbo He, Ran Tu
- Abstract要約: 距離不安は、バッテリ電気自動車(BEV)ユーザーや潜在的なユーザーにとって大きな関心事である。
時間関連の不安があり、ユーザーの課金決定に影響を与える可能性がある。
利用者の課金決定は、距離関連と時間関連不安の間のトレードオフの結果である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7315096254838022
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Range anxiety is a major concern of battery electric vehicles (BEVs) users or
potential users. Previous work has explored the influential factors of
distance-related range anxiety. However, time-related range anxiety has rarely
been explored. The time cost when charging or waiting to charge the BEVs can
negatively impact BEV users' experience. As a preliminary attempt, this survey
study investigated time-related anxiety by observing BEV users' charging
decisions in scenarios when both battery level and time cost are of concern. We
collected and analyzed responses from 217 BEV users in mainland China. The
results revealed that time-related anxiety exists and could affect users'
charging decisions. Further, users' charging decisions can be a result of the
trade-off between distance-related and time-related anxiety, and can be
moderated by several external factors (e.g., regions and individual
differences). The findings can support the optimization of charge station
distribution and EV charge recommendation algorithms.
- Abstract（参考訳）: 距離不安は、バッテリ電気自動車(BEV)ユーザーや潜在的なユーザーにとって大きな関心事である。
前回の研究では、距離関連範囲不安の影響要因を調査した。
しかし、時間に関する不安が探求されることはほとんどない。
BEVの充電や充電待ちの時間費用は、BEVユーザーの経験に悪影響を及ぼす可能性がある。
予備実験として,バッテリレベルと時間コストの両方が懸念されるシナリオにおいて,bevユーザの課金判断を観察することで,時間に関わる不安について検討した。
中国本土のBEV利用者217名から回答を収集,分析した。
その結果、時間に関わる不安が存在し、ユーザーの課金決定に影響を及ぼすことが判明した。
さらに、ユーザの課金決定は、距離関連と時間関連不安のトレードオフの結果であり、いくつかの外部要因(例えば、地域や個人差)によって緩和される可能性がある。
この結果は、充電ステーション分布の最適化とEV充電推奨アルゴリズムを支援することができる。
関連論文リスト
- Location based Probabilistic Load Forecasting of EV Charging Sites: Deep Transfer Learning with Multi-Quantile Temporal Convolutional Network [1.49199020343864]
本稿では,多成分時間畳み込みネットワーク(MQ-TCN)を用いたEV充電サイトの位置に基づく負荷予測について述べる。
多様なEVユーザタイプを持つ4つの充電所(Caltech, JPL, Office-1, NREL)のデータについて実験を行った。
提案した MQ-TCN モデルでは,JPL 充電現場での日頭負荷予測において,XGBoost モデルよりも28.93% 向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T10:34:48Z) - Wireless Crowd Detection for Smart Overtourism Mitigation [50.031356998422815]
この章では、モバイルデバイスのワイヤレスアクティビティに基づいたオーバツーリズムを監視するための、低コストなアプローチについて説明する。
群集センサは、無線技術のトレース要素を検出することで、周囲のモバイルデバイスの数をカウントする。
いくつかの技術で検出プログラムを実行し、指紋解析の結果は匿名データベースにのみローカルに保存される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T13:20:24Z) - Charge Manipulation Attacks Against Smart Electric Vehicle Charging Stations and Deep Learning-based Detection Mechanisms [49.37592437398933]
電気自動車充電ステーション(EVCS)は、グリーントランスポートの実現に向けた重要なステップとなる。
我々は、攻撃者がスマート充電操作中に交換された情報を操作しているEV充電に対する充電操作攻撃(CMA)を調査した。
本稿では,EV充電に関わるパラメータを監視してCMAを検出する,教師なしのディープラーニングに基づくメカニズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T18:38:59Z) - Influential Factors of Users' Trust in the Range Estimation Systems of
Battery Electric Vehicles -- A Survey Study in China [0.0]
距離不安は、バッテリー電気自動車(BEV)ユーザーや潜在的なユーザーにとって依然として大きな関心事である。
従来,BEVの走行距離推定システム(RES)に対する利用者の信頼度を,走行距離不安の要因とみなす枠組みが提案されてきた。
本研究では,BEV利用者のRESに対する信頼度を調査し,BEV利用者の課金決定に影響を及ぼす要因について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T15:28:23Z) - Coupling User Preference with External Rewards to Enable Driver-centered
and Resource-aware EV Charging Recommendation [9.009978844120514]
電気自動車(EV)は、利用者の好みに適応し、常に変化する外部環境に適応すると共に、プライベートなEVドライバーのレンジ不安を軽減するためのコスト効率のよい戦略として出現する。
本稿では,各EVドライバがユーザの好みと外部報酬との間に最適なバランスをとることができるような,新しいRAC(Regularized Actor-temporal)充電推奨手法を提案する。
2つの実世界のデータセットに対する実験結果は、競合する手法に対する我々のアプローチのユニークな特徴と優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-23T10:52:51Z) - Delving into the Devils of Bird's-eye-view Perception: A Review,
Evaluation and Recipe [115.31507979199564]
鳥眼視(BEV)における知覚タスクの強力な表現の学習は、産業と学界の両方から注目されつつある。
センサーの構成が複雑化するにつれて、異なるセンサーからの複数のソース情報の統合と、統一されたビューにおける特徴の表現が重要になる。
BEV知覚の中核的な問題は、(a)視点からBEVへの視点変換を通して失われた3D情報を再構成する方法、(b)BEVグリッドにおける基底真理アノテーションの取得方法、(d)センサー構成が異なるシナリオでアルゴリズムを適応・一般化する方法にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:29:13Z) - Uncertainty-Aware Prediction of Battery Energy Consumption for Hybrid
Electric Vehicles [2.147325264113341]
本稿では,バッテリエネルギー消費をモデル化するための機械学習手法を提案する。
予測の不確実性を低減させることで、この手法は車両の性能に対する信頼を高めるのに役立つ。
従来の手法に比べて,予測の不確実性や精度が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-27T10:29:38Z) - An Energy Consumption Model for Electrical Vehicle Networks via Extended
Federated-learning [50.85048976506701]
本稿では,フェデレートラーニングモデルに基づく不安度を測る新しい手法を提案する。
バッテリー消費を推定し、車両ネットワークにエネルギー効率の高いルートプランニングを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-13T15:03:44Z) - The Impact of Algorithmic Risk Assessments on Human Predictions and its
Analysis via Crowdsourcing Studies [79.66833203975729]
我々は,在職者が将来の再起を予測することを任務とするヴィグネット研究を行う。
参加者は、再逮捕の確率が50%よりかなり低いと判断しても、犯罪者が再逮捕されることをしばしば予測します。
裁判官の判断は、参加者の予測とは異なり、部分的には再逮捕の可能性がある要因に依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-03T11:09:10Z) - Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data [53.51471969978107]
スマートメータの大規模展開は、日々の負荷パターンの分散を探求する研究の動機となっている。
本稿では,電力消費パターンが変動性を示すメカニズムを明らかにすることを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T16:56:27Z) - A Case Study to Identify the Hindrances to Widespread Adoption of
Electric Vehicles in Qatar [0.0]
電気自動車(EV)の採用は、温室効果ガス(GHG)の大気への排出を減少させる重要な要因であることが証明されている。
本稿では,統計分析によるEV-adoptionの一般認識を報告し,カタールにおけるEV-adoptionを改善するための推奨事項を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-27T18:56:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。