提出电动网约车车队拥堵感知充电调度方法
热点事件持续更新
提出电动网约车车队拥堵感知充电调度方法
1 篇报道1 个报道来源2 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Tai-Yu Ma、Richard D. Connors 与 Francesco Viti 提出一种动态充电调度方法,把日前充电规划与在线车辆派单、充电桩分配结合起来:日前模型最小化预期充电成本,在线模型通过基于预约的充电请求调度器分配车辆,以降低充电相关运营时间。 该方法在类曼哈顿区域用 NYC 黄色出租车合成数据测试,车队规模 100 辆,场景为 3000 和 4000 客户/天。研究者称在 4000 客户场景下,相对最弱基准最高获得 +21.68% 利润和 +22.22% 服务率,并做了参数敏感性分析。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
面向随机需求的电动网约车车队拥堵感知充电调度研究报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv eess.SY 系统与控制面向随机需求的电动网约车车队拥堵感知充电调度研究
该研究提出一种动态充电调度方法,将日前充电规划与在线车辆派单和充电桩分配相结合,日前模型最小化预期充电成本,在线模型通过基于预约的充电请求调度器分配车辆以降低充电相关运营时间。方法在类曼哈顿区域用NYC黄色出租车合成数据测试,车队规模100辆,场景为3000和4000客户/天;结果显示在4000客户场景下相对最弱基准最高获得+21.68%利润和+22.22%服务率,并进行了参数敏感性分析。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。