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A statistical analysis of EV charging behavior in the UK

机译：英国电动汽车充电行为的统计分析

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To truly quantify the impact of electric vehicles (EVs) on the electricity network and their potential interactions in the context of Smart Grids, it is crucial to understand their charging behavior. However, as EVs are yet to be widely adopted, these data are scarce. This work presents results of a thorough statistical analysis of the charging behavior of 221 real residential EV users (Nissan LEAF, i.e., 24kWh, 3.6 kW) spread across the UK and monitored over one year (68,000+ samples). Probability distribution functions (PDFs) of different charging features (e.g., start charging time) are produced for both weekdays and week-ends. Crucially, these unique PDFs can be used to create stochastic, realistic and detailed EV profiles to carry out impact and/or Smart Grid-related studies. Finally, the effects of the EV demand on future UK distribution networks are discussed.
机译：为了真正量化电动汽车（EV）对电网及其在智能电网中的潜在相互作用的影响，了解其充电行为至关重要。但是，由于电动汽车尚未得到广泛采用，因此这些数据很少。这项工作提供了对分布在英国的221个实际住宅电动汽车用户（日产LEAF，即24kWh，3.6 kW）的充电行为进行全面统计分析的结果，并进行了一年的监控（68,000多个样本）。在工作日和周末都会产生不同计费功能（例如开始计费时间）的概率分布函数（PDF）。至关重要的是，这些独特的PDF可用于创建随机，逼真的和详细的EV配置文件，以进行影响和/或与智能电网相关的研究。最后，讨论了电动汽车需求对未来英国分销网络的影响。

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