A data-driven approach to predict the load profile at an electric vehicle charging station

Mantri, Hrushikesh (2025) A data-driven approach to predict the load profile at an electric vehicle charging station. Masterarbeit, Universität Bremen.

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Kurzfassung

This master thesis explores prediction of load profile at charging stations,through data-driven methodologies. This research aims to use charging station usage and geo-spatial data, to predict load profile. The study involves collecting and preprocessing data on EV charging patterns and other influencing factors, followed by feature engineering and data analysis to identify key determinants of load profiles

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/212704/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

A data-driven approach to predict the load profile at an electric vehicle charging station

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Mantri, Hrushikesh	hrushikesh.mantri (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

9 Januar 2025

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Charging Station, Load Profile, Machine-learning, Prediction

Institution:

Universität Bremen

Abteilung:

Fachbereich 1 - Physik / Elektrotechnik: Institut für Automatisierungstechnik (IAT)

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

Standort:

Oldenburg

Institute & Einrichtungen:

Institut für Vernetzte Energiesysteme

Hinterlegt von:

Ravanbach, Babak

Hinterlegt am:

18 Feb 2025 10:52

Letzte Änderung:

27 Feb 2025 11:42

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