文献

J-GLOBAL ID：202202231696639265   整理番号：22A1104473

深層学習に基づく電気自動車到着と出発時間予測:モロッコの事例【JST・京大機械翻訳】

Electric Vehicles Arrival and Departure Time Prediction Based on Deep Learning: The Case of Morocco

著者 (6件)： Boulakhbar Mouaad (Universite ́ Mohammed V, E ́cole Nationale Supe ́rieure d’Arts et Me ́tiers,Rabat,Morocco) ,  Markos Farag (University of Cologne,Faculty of Management, Economics and Social Sciences,Cologne,Germany) ,  Benabdelaziz Kawtar (Mohammed V University, Mohammadia School of Engineers,Department of Electrical Engineering,Rabat,Morocco) ,  Zazi Malika (Universite ́ Mohammed V, E ́cole Nationale Supe ́rieure d’Arts et Me ́tiers,Rabat,Morocco) ,  Maaroufi Mohamed (Mohammed V University, Mohammadia School of Engineers,Department of Electrical Engineering,Rabat,Morocco) ,  Kousksou Tarik (Universite ́ de Pau et des Pays de L’Adour, E2S UPPA, SIAME,Pau,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IRASET  ページ： 1-8  発行年： 2022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： プラグイン電気自動車(PEV)所有者の充電パターンは,配電網の信頼性に大きな影響を与える。到着と出発日の不確定性はスケジューリングプラグインハイブリッド電気自動車を特に規制(非自由)電力市場で困難にする。一般に,電気自動車(EVs)の到着と出発期間のモニタリングは,グリーンとインテリジェントマイクロシステムにおける最も重要な部品の1つになった。したがって,PEVの到着と出発時間の予想は,グリッドを効果的に管理するのに役立つ。本論文の目的は,グリッド上の電力をよりよく分配するために,公共充電ステーションにおける電気自動車の到着と出発時間を予測し,また,モロッカン電力システムの特定の特性を考慮して,グリッドへの追加EVsの予想される影響を評価することである。その結果,3つの深層学習法を本研究で適用し,この手法をモロッコの公共充電ステーションから収集した1793の充電事象からなるデータセットを用いて検証した。得られた結果は,電力規制当局(ONEE)と公共事業会社の意思決定ツールとして,電気自動車(EVs)が再生エネルギーをより効率的に利用し,コストを下げ,モロッコの電力グリッドの安定性を改善しながら,効率的なスマート充電戦略の選択と実施に役立った。Copyright 2022 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： 意思決定 ,  公共事業 ,  信頼性 ,  電力 ,  不確実性 ,  *電気自動車 ,  電力系統 ,  ハイブリッド自動車 ,  充電 ,  モロッコ王国 ,  電力市場
準シソーラス用語： 配電網 ,  充電ステーション ,  プラグイン電気自動車 ,  所有者 , 【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)： 深層学習 ,  電気自動車 ,  出発時間 ,  予測 ,  モロッコ