Som en av de viktigaste drivkrafterna bakom smarta elnät är elfordon miljövänliga för att minska koldioxidutsläppen. Stor dataanalys kan möjliggöra övergången från Internet av EVs, till optimerad EV laddning i smarta transporter. I denna artikel föreslår vi ett MEC-baserat system, i linje med en stor datadriven planeringsstrategi, för CS-laddning. GC som molnserver underlättar ytterligare analys av big data, från CS (tjänsteleverantörer) och on-the-move EV (mobila kunder), för att förutsäga laddningstillgången av CS. Mobility-aware MEC servrar interagerar med opportunistiskt stötta EVs för att sprida CSs förutsagda laddningstillgänglighet, samla in EV: s kör big data, och genomföra decentraliserad databehandling om data mining och aggregering. Fallstudien visar fördelarna med det MEC-baserade systemet när det gäller kommunikationseffektivitet (med upprepad övervakning av trafikstockningar) när det gäller den långsiktiga populariteten för elfordon.
I Ref föreslog författarna ett MEC-baserat system för laddningsstationer som fungerar effektivt med en Big Data-driven planeringsstrategi.
Mobile Edge Computing for Big-Data-Enabled Electric Vehicle Charging
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}