机译:估算非住宅位置的电动汽车智能充电的好处:一种数据驱动的方法
Carnegie Mellon Univ, Civil & Environm Engn, Pittsburgh, PA 15213 USA.;
Lawrence Berkeley Natl Lab, Energy Storage & Distributed Resources Div, Berkeley, CA USA.;
Lawrence Berkeley Natl Lab, Energy Storage & Distributed Resources Div, Berkeley, CA USA.;
Carnegie Mellon Univ, Civil & Environm Engn, Pittsburgh, PA 15213 USA.;
Carnegie Mellon Univ, Elect & Comp Engn, Pittsburgh, PA 15213 USA.;
Lawrence Berkeley Natl Lab, Energy Storage & Distributed Resources Div, Berkeley, CA USA.;
Electric vehicles; Demand response; Non-residential loads; Data analysis;
机译:电动汽车的实时智能充电,可减少非住宅站点的用电需求
机译:数据驱动的电动汽车公共充电站智能定位
机译:电动车辆公共收费站的数据驱动智能位置
机译:经济效益于智能微电网中分布式能源和电动汽车不同收费技术的协调控制
机译:进入未来:使用电动车辆(EV)所有权模式来确定部署Massachusetts的EV充电站的合适位置
机译:电动汽车智能充电基础设施的主从控制方案
机译:估算电动汽车智能充电的好处 非住宅地点:数据驱动的方法