論文の概要: Facilitating Battery Swapping Services for Freight Trucks with Spatial-Temporal Demand Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04440v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 19:21:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 04:13:51.427507
• Title: Facilitating Battery Swapping Services for Freight Trucks with Spatial-Temporal Demand Prediction
• Title（参考訳）: 時空間需要予測による貨物トラック用バッテリースワッピングサービス
• Authors: Linyu Liu, Zhen Dai, Shiji Song, Xiaocheng Li, Guanting Chen
• Abstract要約: 本稿では,大型トラックにおけるバッテリスワッピングサービスの可能性と有効性について検討する。 特に,バッテリスワッピングサービスの初期段階は移動式バッテリスワッピングステーションが好まれるが,システムが成熟するにつれて固定配置ステーションが好まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.9855046773335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrifying heavy-duty trucks offers a substantial opportunity to curtail carbon emissions, advancing toward a carbon-neutral future. However, the inherent challenges of limited battery energy and the sheer weight of heavy-duty trucks lead to reduced mileage and prolonged charging durations. Consequently, battery-swapping services emerge as an attractive solution for these trucks. This paper employs a two-fold approach to investigate the potential and enhance the efficacy of such services. Firstly, spatial-temporal demand prediction models are adopted to predict the traffic patterns for the upcoming hours. Subsequently, the prediction guides an optimization module for efficient battery allocation and deployment. Analyzing the heavy-duty truck data on a highway network spanning over 2,500 miles, our model and analysis underscore the value of prediction/machine learning in facilitating future decision-makings. In particular, we find that the initial phase of implementing battery-swapping services favors mobile battery-swapping stations, but as the system matures, fixed-location stations are preferred.
• Abstract（参考訳）: 大型トラックの電動化は、二酸化炭素排出量を削減し、炭素ニュートラルな未来へと進む大きな機会を提供する。 しかし、バッテリエネルギーの制限と重トラックの重み付けによる固有の課題は、走行距離の短縮と充電時間の延長につながる。 その結果、バッテリー交換サービスはこれらのトラックにとって魅力的なソリューションとして出現する。 本稿では,その可能性を調査し,有効性を高めるために2つのアプローチを用いる。 まず, 時空間需要予測モデルを用いて, 交通パターンの予測を行う。 その後、予測は、効率的なバッテリ割り当てとデプロイのための最適化モジュールをガイドする。 2500マイルを超える高速道路ネットワーク上の重トラックデータを分析した結果、われわれのモデルと分析は、将来の意思決定を促進するための予測/機械学習の価値を強調した。 特に,バッテリ交換サービスの導入初期の段階は移動式バッテリ交換ステーションが好まれるが,システムが成熟するにつれて固定配置ステーションが好まれる。

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