論文の概要: Strategizing EV Charging and Renewable Integration in Texas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17056v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 23:34:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-27 22:55:45.868358
- Title: Strategizing EV Charging and Renewable Integration in Texas
- Title（参考訳）: テキサス州におけるEV充電と再生可能統合の戦略
- Authors: Mohammad Mohammadi and Jesse Thornburg
- Abstract要約: 本研究では,テキサス州における電気自動車(EV),再生可能エネルギー,スマートグリッド技術の収束について検討する。
グリッド安定性の懸念、非コーディネート充電パターン、EVと再生可能エネルギー源との複雑な関係に関する研究に焦点が当てられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.429429123532487
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Exploring the convergence of electric vehicles (EVs), renewable energy, and
smart grid technologies in the context of Texas, this study addresses
challenges hindering the widespread adoption of EVs. Acknowledging their
environmental benefits, the research focuses on grid stability concerns,
uncoordinated charging patterns, and the complicated relationship between EVs
and renewable energy sources. Dynamic time warping (DTW) clustering and k-means
clustering methodologies categorize days based on total load and net load,
offering nuanced insights into daily electricity consumption and renewable
energy generation patterns. By establishing optimal charging and
vehicle-to-grid (V2G) windows tailored to specific load characteristics, the
study provides a sophisticated methodology for strategic decision-making in
energy consumption and renewable integration. The findings contribute to the
ongoing discourse on achieving a sustainable and resilient energy future
through the seamless integration of EVs into smart grids.
- Abstract（参考訳）: この研究は、テキサス州における電気自動車(EV)、再生可能エネルギー、スマートグリッド技術の収束を探求し、EVの普及を妨げている課題に対処する。
この研究は、彼らの環境的利益を認め、グリッド安定性の懸念、非協調充電パターン、EVと再生可能エネルギー源の複雑な関係に焦点を当てている。
動的時間ゆらぎ(DTW)クラスタリングとk平均クラスタリング手法は、全負荷とネット負荷に基づいて日々を分類し、日々の電力消費と再生可能エネルギー生成パターンに関する微妙な洞察を提供する。
エネルギー消費と再生可能エネルギー統合における戦略的意思決定のための洗練された方法論を提供する。
この結果は、EVをスマートグリッドにシームレスに統合することで、持続的で回復力のあるエネルギーの未来を達成するための継続的な議論に寄与する。
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