dc.contributor.advisor | Slanina, Zdeněk | |
dc.contributor.author | Elumalai, Jeevanath | |
dc.date.accessioned | 2023-06-23T08:45:53Z | |
dc.date.available | 2023-06-23T08:45:53Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/150356 | |
dc.description.abstract | This thesis aims to develop a classification model for electric vehicles (EVs) based on data from
EV charging stations.The study utilizes a dataset of 6 charging sessions from EV charging station
and implements two deep learning algorithm including LSTM and Auto-Encoders to classify EVs.
The performance of the classification model is evaluated based on accuracy rates & precision.The
study also identifies key charging characteristics that are most significant in distinguishing between
different types of EVs, including charging time, energy consumption, and charging patterns.The
findings of this research have significant implications for the development of EV charging infras-
tructure and services. The classification model developed in this thesis can be used to optimize
charging station operations, improve charging services, and develop EV adoption strategies. The
study also highlights the importance of utilizing data from EV charging stations in understanding
the EV market and improving the efficiency of charging infrastructure. | en |
dc.description.abstract | Tato práce si klade za cíl vyvinout model klasifikace elektrických vozidel (EV) založený na datech
z nabíjecích stanic pro elektromobily. Studie využívá datovou sadu 6 nabíjecích relací z nabíjecí
stanice pro elektromobily a implementuje dva algoritmy hlubokého učení, včetně LSTM a Auto-
Encoders pro klasifikaci EV. . Výkon klasifikačního modelu je hodnocen na základě míry přesnosti
a preciznosti. Studie také identifikuje klíčové charakteristiky nabíjení, které jsou nejvýznamnější při
rozlišování mezi různými typy elektromobilů, včetně doby nabíjení, spotřeby energie a vzorců nabí-
jení. Zjištění tohoto výzkumu mají významné důsledky pro rozvoj infrastruktury a služeb nabíjení
elektromobilů. Klasifikační model vyvinutý v této práci lze použít k optimalizaci provozu nabíjecích
stanic, zlepšení nabíjecích služeb a rozvoji strategií přijetí elektromobilů. Studie také zdůrazňuje
důležitost využití dat z nabíjecích stanic pro elektromobily pro pochopení trhu s elektromobily a
zlepšení efektivity nabíjecí infrastruktury | cs |
dc.format.extent | 6409267 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | EVs (Electric Vehicles | en |
dc.subject | classification | en |
dc.subject | LSTM | en |
dc.subject | Auto-Encoder | en |
dc.subject | charging pattern | en |
dc.subject | charging infrastruc-
ture | en |
dc.subject | model | en |
dc.subject | EV (elektrická vozidla | cs |
dc.subject | klasifikace | cs |
dc.subject | LSTM | cs |
dc.subject | Auto-Encoder | cs |
dc.subject | nabíjecí schéma | cs |
dc.subject | nabíjecí infrastruktura | cs |
dc.subject | model | cs |
dc.title | Charging Data Analysis and Clasification for Microgrids | en |
dc.title.alternative | Analýza a klasifikace nabíjecích dat pro mikro sítě | cs |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Lara de Leon, Melvin Alexis | |
dc.date.accepted | 2023-06-02 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Řídicí a informační systémy | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | ELU0005_FEI_N0714A150002_2023 | |
dc.rights.access | openAccess | |