Abstract-Förutom att vara miljövänlig, fordon-till-grid (V2G) system kan hjälpa plug-in elfordon (PEV) användare att minska sina energikostnader och kan också bidra till att stabilisera efterfrågan på energi i elnätet. I V2G-system, eftersom PEV-användarna behöver få systeminformation (t.ex. platser för laddnings-/laddningsstationer, strömbelastning och strömförsörjning av elnätet) för att uppnå bästa laddnings- och urladdningsprestanda, spelar datakommunikationen en avgörande roll. Eftersom PEV-användarna är mycket mobila är dock information från V2G-system inte alltid tillgänglig av många skäl, t.ex. trådlösa länkfel och cyberattacker. Därför introducerar vi i detta dokument ett nytt koncept med cyberförsäkring för att "överföra" cyberrisker, t.ex. otillgänglig information om en PEV-användare till en tredje part, t.ex. ett cyberförsäkringsbolag. Under försäkringstäckningen, även utan information om V2G-system, garanteras alltid en PEV-användare det bästa priset för laddning/avladdning. Framför allt formulerar vi det optimala energikostnadsproblemet för PEV-användaren genom att anta en ram för Markovs beslutsprocess. Vi föreslår sedan en inlärningsalgoritm för att hjälpa PEV-användaren att fatta optimala beslut, t.ex. att ladda eller skriva ut och att köpa eller inte köpa försäkring, på ett online-mode. Genom simuleringar visar vi att cyberförsäkring är en effektiv lösning inte bara för att hantera cyberrisker, utan också för att maximera PEV-användarens intäkter.
En cyber försäkringsbaserad modell för laddning och urladdning av PEV i V2G-system införs i REF.
Charging and Discharging of Plug-In Electric Vehicles (PEVs) in Vehicle-to-Grid (V2G) Systems: A Cyber Insurance-Based Model
{'venue': 'IEEE Access 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}