論文の概要: Vehicle-to-Vehicle Charging: Model, Complexity, and Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08837v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 22:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:22:57.689447
• Title: Vehicle-to-Vehicle Charging: Model, Complexity, and Heuristics
• Title（参考訳）: 車間充電:モデル、複雑度、ヒューリスティックス
• Authors: Cláudio Gomes, João Paulo Fernandes, Gabriel Falcao, Soummya Kar, Sridhar Tayur,
• Abstract要約: 車両間充電(V2VC)は、最近人気EVに採用されている。 本稿では,EV運転を最適化する際,意思決定者がV2VCを考慮に入れられる新しいV2VCモデルを提案する。 R-V2VCは、実世界の運用や、V2VCのコストと利益を評価する際のシナリオの研究に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.241839874199518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid adoption of Electric Vehicles (EVs) poses challenges for electricity grids to accommodate or mitigate peak demand. Vehicle-to-Vehicle Charging (V2VC) has been recently adopted by popular EVs, posing new opportunities and challenges to the management and operation of EVs. We present a novel V2VC model that allows decision-makers to take V2VC into account when optimizing their EV operations. We show that optimizing V2VC is NP-Complete and find that even small problem instances are computationally challenging. We propose R-V2VC, a heuristic that takes advantage of the resulting totally unimodular constraint matrix to efficiently solve problems of realistic sizes. Our results demonstrate that R-V2VC presents a linear growth in the solution time as the problem size increases, while achieving solutions of optimal or near-optimal quality. R-V2VC can be used for real-world operations and to study what-if scenarios when evaluating the costs and benefits of V2VC.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の急速な普及は、電力網がピーク需要に対応または緩和する上での課題となっている。 電気自動車充電(V2VC)は、最近人気EVに採用され、EVの管理と運用に新たな機会と課題を提起している。 本稿では,EV運転を最適化する際,意思決定者がV2VCを考慮に入れられる新しいV2VCモデルを提案する。 V2VCの最適化はNP-Completeであることが示され、小さな問題でも計算が難しいことが判明した。 R-V2VCは,現実的な大きさの問題を効率的に解くために,結果として生じる一様制約行列を有効活用するヒューリスティックである。 以上の結果から, R-V2VCは, 最適あるいは最適に近い品質の解を達成しつつ, 問題のサイズが大きくなるにつれて, 解時間に線形な成長を示すことが示された。 R-V2VCは実世界の運用に使用することができ、V2VCのコストと利益を評価する際のシナリオを調査することができる。

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