Título : Scheduling EV charging with uncertain departure times
Autor(es) : Ferragut, Andres
Narbondo, Lucas
Paganini, Fernando
Fecha de publicación : 9-nov-2021
Tipo de publicación: Artículo
Versión: Aceptado
Publicado por: ACM
Publicado en: ACM Performance Evaluation Review
Areas del conocimiento : Ingeniería y Tecnología
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
Otros descriptores : Vehiculos Electricos.
Resumen : In an EV charging facility, with multiple vehicles requesting charge simultaneously, scheduling becomes crucial to provide adequate service under vehicle sojourn time constraints. However, these departure times may not be known accurately, and typical policies such as Earliest-Deadline- First or Least-Laxity-First are affected by this uncertainty in information. In this paper, we analyze the performance of these policies under uncertain deadlines, using a mean- field approach. We characterize the deviation in individual attained service as a function of the uncertainty. Since incentives appear to under-report deadlines in order to be prioritized, we analyze a simple modification of the policies to enforce incentive compatibility. Simulation experiments are carried out with a practical data set.
URI / Handle: https://hdl.handle.net/20.500.12381/470
Institución responsable del proyecto: Universidad ORT Uruguay
Financiadores: Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Identificador ANII: FSE_1_2018_1_153050
Nivel de Acceso: Acceso abierto
Licencia CC: Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)
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