Abstract-Electric fordon (EVs) har genomgått en explosionsartad ökning under de senaste åren, på grund av oöverträffade fördelar jämfört med bensin bilar i grön transport och kostnadseffektivitet. En sådan drastisk ökning driver på ett växande behov av allmänt tillgängliga laddningsstationer. Så hur man strategiskt distribuerar laddningsstationer och laddningsstationer blir en växande och utmanande fråga för stadsplanerare och elbolag. I denna tidning, genom att analysera en storskalig elektrisk taxibana data, gör vi det första försöket att undersöka detta problem. Vi utvecklar ett optimalt ramverk för utbyggnad av laddningsstationer (OCSD) som tar historiska uppgifter om taxibana för elfordon, färdplansdata och befintlig information om laddningsstationer som indata och utför optimal placering av laddningsstationer (OCSP) och optimal tilldelning av laddningspunkter (OCPA). Optimeringskomponenterna OCSP och OCPA är utformade för att minimera den genomsnittliga tiden till närmaste laddstation, respektive den genomsnittliga väntetiden för en tillgänglig laddningspunkt. För att utvärdera prestandan av vårt OCSD ramverk, genomför vi experiment på en månad verkliga EV taxibana data. Utvärderingsresultaten visar att vår OCSD-ram kan uppnå en minskningsgrad på 26 %–94 % i genomsnitt för att hitta en laddstation, och upp till två storleksordningar för att minska väntetiden före laddning, jämfört med referensmetoderna. Dessutom visar våra resultat intressanta insikter i svaret på frågan: " Superstationer eller små stationer?": När antalet utplaceringsbara laddningsstationer är tillräckligt stort, är fler små stationer att föredra; och när det finns relativt få laddningsstationer att placera ut, är superstationer ett klokare val.
I ett annat arbete, ett optimeringsramverk infördes för att distribuera laddstationer och tilldela optimerat antal plugs baserat på verkliga EV taxi-trajectory data, med målet att minimera den genomsnittliga tiden för att hitta en laddningsstation och väntetid innan laddning REF.
Growing the charging station network for electric vehicles with trajectory data analytics
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}