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J-GLOBAL ID：202202233854414811   整理番号：22A1101809

車載電気自動車のモバイルエッジ計算支援グリーンスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Mobile Edge Computing Assisted Green Scheduling of On-Move Electric Vehicles

著者 (4件)： Mehrabi Abbas (Department of Computer and Information Sciences, Northumbria University, Newcastle upon Tyne, U.K.) ,  Siekkinen Matti (Department of Computer Science, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Yla-Jaaski Antti (Department of Computer Science, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Aggarwal Geetika (School of Science and Technology, Nottingham Trent University, Nottingham, U.K.)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 16  号： 1  ページ： 1661-1672  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： モバイルエッジコンピューティング(MEC)は,エンドユーザの経験の品質(QoE)を著しく改善するのを助けるネットワークのエッジでのコンテンツ処理を可能にする有望な解決策として提案されている。本論文では,多重充電ステーション(CSs)から成る地理的に広い地域における車上電気自動車(EVs)のグリーンスケジューリングとして知られる充電/放電スケジューリングのための時変再生エネルギー資源と統合したMEC施設の利用を目的とする。提案システムでは,充電/放電要求とEVの文脈情報を,まず近傍エッジサーバに伝送する。瞬時電力負荷/価格設定とアグリゲータによって収集された近くのCSsにおける再生可能エネルギーのアベイラビリティによって,加重社会-福祉最大化問題を,次に,EVのサービスのために最良のCSを選ぶために, greedy欲ベースのアルゴリズムを使用して,エッジで解決する。システムの観点から,結果は,クラウドベースの方式と比較して,提案したMEC支援EVsスケジューリングシステムが,複雑性負荷を著しく改善し,近隣CSでのトラフィックを局所化することによって,EVの運転者の満足(QoE)をブーストし,さらにCSsを横断して再生可能エネルギーを効率的に利用することを助けることを明らかにした。さらに,内部更新ヒューリスティックスを利用する greedy欲ベースアルゴリズムは,社会福祉と送電網補助サービスに関して,いくつかのベースライン解を凌駕する。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： アルゴリズム ,  放電 ,  価格決定 ,  *スケジューリング ,  品質 ,  *電気自動車 ,  送電系統 ,  アベイラビリティ ,  発見的方法 ,  充電 ,  多重化 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  体感品質 ,  充電ステーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 送電  (NB05030G) ,  計算機網  (JC03000K) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 車載 ,  電気自動車 ,  モバイル ,  エッジ ,  計算 ,  支援 ,  グリーン ,  スケジューリング