Smoothed Least-laxity-first Algorithm for EV Charging
Smoothed Least-laxity-first Algorithm for EV Charging
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电动汽车充电的平滑最小松弛优先算法
DOI：
10.1145/3077839.3077864
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Low, Steven H.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nakahira, Yorie;Chen, Niangjun;Chen, Lijun;Low, Steven H.
将电动汽车充电问题转化为一个可行性问题，即在充电率约束和总功率约束下，满足所有电动汽车出发前的能量需求。我们提出了一种在线算法，平滑最小松弛优先（SLLF）算法，决定当前的收费率的基础上只有信息到当前时间。我们的SLLF算法的性能分析和数值表征。数值实验表明，该算法比其他几种常用的电动汽车充电算法具有更高的可行充电率。
We formulate EV charging as a feasibility problem that meets all EVs' energy demands before departure under charging rate constraints and total power constraint. We propose an online algorithm, the smoothed least-laxity-first (sLLF) algorithm, that decides on the current charging rates based on only the information up to the current time. We characterize the performance of the sLLF algorithm analytically and numerically. Numerical experiments with real-world data show that it has significantly higher rate of generating feasible EV charging than several other common EV charging algorithms.
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DOI：
10.1109/globalsip.2016.7905971
发表时间：
2016-12
期刊：
2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)
影响因子：
--
作者：
George S. Lee;Ted Lee;Zhi Low;S. Low;Christine Ortega
通讯作者：
George S. Lee;Ted Lee;Zhi Low;S. Low;Christine Ortega
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
International Conferences on Networking, Information Systems & Security
影响因子：
--
作者：
Mabrouk Elmehdi;A. Maach
通讯作者：
A. Maach
大规模自适应电动汽车充电
DOI：
10.1109/smartgridcomm.2018.8587550
发表时间：
2018
期刊：
and Computing Technologies for Smart Grids
影响因子：
--
作者：
Lee, Zachary J.;Chang, Daniel;Jin, Cheng;Lee, George S.;Lee, Rand;Lee, Ted;Low, Steven H.
通讯作者：
Low, Steven H.
影响因子：
16.6
作者：
Davis, Robert I.;Burns, Alan
通讯作者：
Burns, Alan
影响因子：
3.2
作者：
Mao, Tian;Zhang, Xin;Zhou, Baorong
通讯作者：
Zhou, Baorong