論文の概要: A Data-Driven Framework for Improving Public EV Charging Infrastructure: Modeling and Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05333v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 19:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 21:34:19.725264
• Title: A Data-Driven Framework for Improving Public EV Charging Infrastructure: Modeling and Forecasting
• Title（参考訳）: 公共のev充電インフラを改善するためのデータ駆動フレームワーク:モデリングと予測
• Authors: Nassr Al-Dahabreh, Mohammad Ali Sayed, Khaled Sarieddine, Mohamed Elhattab, Maurice Khabbaz, Ribal Atallah, Chadi Assi
• Abstract要約: 既存の充電インフラは、急速に増加する充電需要を維持できなくなるのではないかと考えられている。 現在、適切なQoE指標がなければ、EV充電ステーションの性能を評価するのに、オペレーターは著しく困難に直面している。 本稿では,新規かつオリジナルなQoEパフォーマンス指標の定式化を通じて,このギャップを埋めることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.950084838642228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents an investigation and assessment framework, which, supported by realistic data, aims at provisioning operators with in-depth insights into the consumer-perceived Quality-of-Experience (QoE) at public Electric Vehicle (EV) charging infrastructures. Motivated by the unprecedented EV market growth, it is suspected that the existing charging infrastructure will soon be no longer capable of sustaining the rapidly growing charging demands; let alone that the currently adopted ad hoc infrastructure expansion strategies seem to be far from contributing any quality service sustainability solutions that tangibly reduce (ultimately mitigate) the severity of this problem. Without suitable QoE metrics, operators, today, face remarkable difficulty in assessing the performance of EV Charging Stations (EVCSs) in this regard. This paper aims at filling this gap through the formulation of novel and original critical QoE performance metrics that provide operators with visibility into the per-EVCS operational dynamics and allow for the optimization of these stations' respective utilization. Such metrics shall then be used as inputs to a Machine Learning model finely tailored and trained using recent real-world data sets for the purpose of forecasting future long-term EVCS loads. This will, in turn, allow for making informed optimal EV charging infrastructure expansions that will be capable of reliably coping with the rising EV charging demands and maintaining acceptable QoE levels. The model's accuracy has been tested and extensive simulations are conducted to evaluate the achieved performance in terms of the above listed metrics and show the suitability of the recommended infrastructure expansions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,一般電気自動車(ev)充電インフラストラクチャにおけるqoe(consumer-perceived quality-of-experience)に関する詳細な洞察をオペレータに提供することを目的とした,現実的なデータによる調査評価フレームワークを提案する。 前例のないev市場の成長に動機づけられて、既存の充電インフラはすぐに急速に増加する充電要求を維持できなくなり、現在採用されているアドホックなインフラストラクチャ拡張戦略は、この問題の深刻さを接線的に削減(ほぼ緩和)する、品質の高いサービスサステナビリティソリューションへの貢献には程遠いように思われる。 現在、適切なQoE指標がなければ、EV充電ステーション(EVCS)の性能を評価する上で、オペレーターは著しく困難に直面している。 本稿では,このギャップを,EVCS毎の動作動態を演算子に可視化し,各局の利用率を最適化する,新規かつオリジナルなQoEパフォーマンス指標の定式化を通じて埋めることを目的とする。 これらのメトリクスは、将来のEVCS負荷を予測するために、最近の現実世界のデータセットを使用して微調整され、訓練された機械学習モデルの入力として使用される。 これにより、EV充電の需要の増加に確実に対応し、許容できるQoEレベルを維持することができる、インフォームドEV充電インフラの拡張が可能になる。 モデルの精度を検証し, 上記の指標から得られた性能を評価するとともに, 推奨インフラ拡張の適合性を示すため, 広範囲なシミュレーションを行った。

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