A benchmark of electric vehicle load and occupancy models for day-ahead forecasting on open charging session data - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

A benchmark of electric vehicle load and occupancy models for day-ahead forecasting on open charging session data

Yvenn Amara-Ouali
  • Fonction : Auteur
Université Paris-Saclay
Yannig Goude
  • Fonction : Auteur
EDF R&D
Bachir Hamrouche
  • Fonction : Auteur
EDF R&D
Matthew Bishara
  • Fonction : Auteur
EDF Innovation Lab inc.

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Yvenn Amara-Ouali  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-03880426

Soumis le : jeudi 1 décembre 2022-10:23:31

Dernière modification le : vendredi 18 août 2023-10:02:04

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03880426 , version 1 (01-12-2022)

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Citer

Yvenn Amara-Ouali, Yannig Goude, Bachir Hamrouche, Matthew Bishara. A benchmark of electric vehicle load and occupancy models for day-ahead forecasting on open charging session data. e-Energy '22: The Thirteenth ACM International Conference on Future Energy Systems, Jun 2022, Virtual Event, France. pp.193-207, ⟨10.1145/3538637.3538850⟩. ⟨hal-03880426⟩

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