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J-GLOBAL ID：201802234433410682   整理番号：18A1679901

EV充電プロファイルのロバスト同定【JST・京大機械翻訳】

Robust Identification of EV Charging Profiles

著者 (4件)： Wang Shengyi (School of Electrical and Computer Engineering, Temple University, Philadelphia, PA) ,  Du Liang (School of Electrical and Computer Engineering, Temple University, Philadelphia, PA) ,  Ye Jin (School of Engineering, San Francisco State University, San Francisco, CA) ,  Zhao Dongbo (Argonne National Laboratory, Lemont, IL)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ITEC  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気自動車(EV)充電プロファイルは,電力配電ネットワーク運用,負荷予測,ならびにユーティリティグリッド拡張と計画にとって重要である。代表的な個々のEV充電プロファイルは,その開始時間,その初期電池充電状態(SOC),およびその(全)充電時間を典型的に含んでいる。配電網に対して,ネットワーク/地域EV充電プロファイルもまた,日の異なる時間(例えば各時間)におけるEVの数を含んでいる。EV充電プロファイルに関する多くの既存の研究は,EV充電プロファイルが普遍的な方法で特定の統計的分布に従うと仮定している。しかし,EV充電プロファイルは気象条件,交通パターン,料金,人口密度成長,および人口活動期間に高度に関連しており,異なる地域(住宅対商業,農村対郊外,開発対開発)は基本的に異なっている。単純化を行う代わりに,本論文は,非侵入負荷モデリングに関する著者らの研究を拡張することを提案して,スマートメータのようなユビキタス高度計量インフラストラクチャ(AMI)データを利用して,考察の下であらゆるネットワークのためのロバストで正確なEV充電プロファイルを構築した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  *ロバスト性 ,  電気自動車 ,  料金 ,  電池 ,  電力 ,  簡素化 ,  気象条件 ,  農村 ,  都市郊外 ,  *充電 ,  インフラストラクチャー ,  モデリング
準シソーラス用語： スマートメータ ,  配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： EV ,  充電 ,  プロファイル ,  ロバスト ,  同定