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A Dynamic Prediction Tool for Vehicle-to-Grid Operation and Planning

Ravanbach, Babak und Turhan, Elif und Wulff, Niklas und Orfanoudakis, Stavros und Vergara, Pedro P. und Vahidinasab, Vahid und Dias, Luiz und Mendes, Goncalo (2024) A Dynamic Prediction Tool for Vehicle-to-Grid Operation and Planning. IEEE Xplore Digital Library. IEEE MELECON 2024, 2024-06-25 - 2024-06-27, Porto, Portugal. doi: 10.1109/MELECON53508.2024.

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516kB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/1000259/all-proceedings

Kurzfassung

Under new EU regulation, as of 2035 all new cars and vans registered in the EU are set to be zero-emission. This ambitious target will be an important driver for a large-scale rollout of e-mobility across European cities. To ensure the successful planning of the energy infrastructure and optimized operation of the expanding e-mobility systems, smart and robust tools will be in high demand for various stakeholders, such as industry, city planners, or researchers. As part of the EU-funded research and innovation project DriVe2X, an interactive open-source prediction tool for Vehicle-to-Grid (V2G) operation and planning has been conceptualized and is under development. The main functions of this tool are the prediction of energy balance and flexibility at the public charging station level for a day-ahead operation and providing useful customized analytics for long-term planning purposes.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/204107/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:A Dynamic Prediction Tool for Vehicle-to-Grid Operation and Planning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ravanbach, BabakBabak.Ravanbach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Turhan, ElifElif.Turhan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9903-7628NICHT SPEZIFIZIERT
Wulff, Niklasniklas.wulff (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4659-6984NICHT SPEZIFIZIERT
Orfanoudakis, Stavross.orfanoudakis (at) tudelft.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vergara, Pedro P.p.p.vergarabarrios (at) tudelft.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vahidinasab, Vahidvahid.vahidinasab (at) ntu.ac.ukNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dias, Luizluiz.dias (at) edp.ptNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mendes, Goncalogoncalo.mendes (at) lut.fiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/MELECON53508.2024
Verlag:IEEE Xplore Digital Library
Name der Reihe:Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON)
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:Electromobility, Energy Management, Open-source, Prediction Tool, Vehicle-to-grid
Veranstaltungstitel:IEEE MELECON 2024
Veranstaltungsort:Porto, Portugal
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:25 Juni 2024
Veranstaltungsende:27 Juni 2024
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Energiesystemdesign
HGF - Programmthema:Digitalisierung und Systemtechnologie
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Energiesystemtechnologie, E - Systemanalyse und Technologiebewertung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemtechnologie
Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, ST
Hinterlegt von: Ravanbach, Babak
Hinterlegt am:06 Mai 2024 14:14
Letzte Änderung:06 Mai 2024 14:14

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