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Multi-level Feeder Queue Optimization Charging Model of Electric Vehicle and its Implementation of M-R Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.199-208
  • 저자
    Wang Wei, Ai Minghao, Chen Naishi, Ge Xianjun, Pu Tianjiao
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A271155

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원문정보

초록

영어
Recently, issues of energy shortage and environment pollution of mankind society become more and more serious. Production of electric vehicles provides a new idea for mankind to solve this kind of issues. However, large-scale electric vehicles put into operation and connected to the grid is a major challenge to the security and stability of power grid. This paper references the job scheduling algorithm in computer operator system and presents a multi-level feeder queue optimization charging model with comprehensive consideration of the grid-side power load and charging fairness. According to this model we charge for the electric vehicles in regional grid, on the basis of ensuring fairness, realizing optimized charging, to ensure grid security and stability and improve the resource utilization rate. The implementation of multi-level feeder queue optimization charging model of electric vehicles in regional grid requires the fusion of power grid, cars networking, charging station networking and other information. With the development of the industry, the integration of multiple information sources will produce massive heterogeneous data, showed a trend of big data, and its storage and calculating will become a bottleneck. Hadoop open source cloud computing platform can set computing cluster to implement such a big data parallel processing. In this paper, I implement the model in the cloud computing platform through designing the model’s HBase distributed data storage and M-R parallel computing mode.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Multi-level Feeder Queue Optimization Charging Model of Electric Vehicle
  2.1. Analysis of Model Need Target
  2.2. Multi-Level Feeder Queue Based Optimization Charging Model’s Establishment
 3. Cloud Computing Platform Based M-R Algorithm Implementationof Multi-Level Feedback Queue Charge Model
  3.1. Problem Analysis of Multiple Information Sources Integration of Electric Vehicles in Regional Power Grid
  3.2. Hadoop Based Multi-Level Feedback Queue Optimization Charge Model System Architecture and Platform Building
  3.3. HBase Based Distributed Storage Structure
  3.4. MapReduce Based Model Parallel Algorithm Implement
 4. Summary and Outlook
 Acknowledgments
 References

키워드

Electric Vehicle Big Data Multi-level Feeder Queue Hadoop Cloud Computing

저자

  • Wang Wei [ State Grid Corporation of China ]
  • Ai Minghao [ China Electric Power Research Institute ]
  • Chen Naishi [ China Electric Power Research Institute ]
  • Ge Xianjun [ China Electric Power Research Institute ]
  • Pu Tianjiao [ China Electric Power Research Institute ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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