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초록·키워드
Battery electric vehicles (BEVs) have increasingly positioned themselves as a critical technology in the power system, impacting the world's energy consumption. Understanding the BEV energy dynamics can contribute to vehicle, infrastructure, and grid optimization. Currently, BEV manufacturers provide limited access to the vehicle's high energy consuming components, such as the battery and the charger. Therefore, existing public datasets consist mostly of aggregated data collected from charging points outside the vehicle, resulting in lower data resolution and not capturing the actual energy dynamics. This paper fills this dataset gap by developing a data generation method to collect datasets, including the actual energy values for the charger, the battery, and the auxiliary devices, using measurement with a second resolution. The collected dataset illustrates energy dynamics under different modes (charging, driving, parking) and environmental conditions. This dataset provides detailed technical insights that can be used to optimize smart charging, reduce operational costs, understand usage, improve the operation of high energy consuming components, build AI models, and analyze grid impact.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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