我有很多不同的電動汽車（car1 ... carN），在開始行程（start_trip）時帶有充電狀態（SOC）和結束（end_trip）。之間的一輛車被裝載，到最高水平。我知道裝載電池的充電容量（〜0.35 /分鐘）是每公里所需容量（0.22 /公里）。在兩次旅行之間，我們有幾分鐘的時間加載，在旅行期間，容量下降。如何在R的第一行中放置一個值

如果我假設未來能夠提供與電動汽車相同的服務，我想估計在滿足99％預訂需求的旅行之間所需的時間。

我有一個近100萬燃燒車輛預訂名單。卡恩開始時間停止時間drivenkm ...

我計算之旅的結束，以及加載時=開始時間最後一次使用的開始之間的時間 - 滯後（停止時間），所以我知道，在什麼`在SOC_S旅行的開始。

我計算旅行所需的容量並從SOC_S中減去它。所以我在旅行結束時得到SOC_E。

現在我想要考慮一下，在行程結束時電池並非真的是空的。因此，充電狀態是來自上次行程+行程之間的可能負載的SOC_E。

現在我有一些問題：

最大載荷爲22千瓦時。因此，負載是最大值（「按時間加載費用」或「maxLoad」），第一個是矢量，第二個是常數，max（a，b）不起作用
我想設置首先SOC_S首先爲每輛車預定22KWh，然後開始滿負荷運行，如何在R車的第一排特殊列中爲evvery車輛設置一個特殊的列值

我該如何計算對於需要加載時的值，以滿足99％的使用？喜歡的東西德求解在Excel？

B_ES <- B_ES %>% 
    arrange(car, start_trip) %>% 
    group_by(car) %>% 
    mutate(
    preTime <- (start_trip - lag(end_trip))/60, 
    useTime <- (end_trip - start_trip)/60, 
    postTime <- (lead(start_trip) - end_trip)/60, 
    SOC_S <- preTime * ZOE_charge, 
    E_consumption <- km * ZOE_consumption, 
    SOC_E <- SOC_S - E_consumption 
    SOC_S <- SOC_S + lag(SOC_E) 
)

此代碼不起作用。問題是

如何使用新變量？有有colnames這樣的：「preTime < - （Nutzungsbeginn - 滯後（Nutzungsende））/ 60」
最後兩個似乎走到了一個不規則的循環。

問候

Ruediger

來源

2017-09-29 Rüdiger Kladt

能否請您發佈'頭（B_ES）' - 例如，你的數據 – PoGibas

＃A tibble的：6×5 地方汽車start_trip end_trip公里 1 680000104 201二零一四年四月三十零日19:42 ：00 2014-05-01 00:58:00 22 2 680000125 222 2014-04-30 19:28:00 2014-05-01 00:55:00 45 3 681690121 1310 2014-04-30 20:05 ：00 2014-05-01 00:55:00 36 4 680000128 225 2014-04-30 20:48:00 2014-05-01 00:52:00 31 5 691240301 1350 2014-04-30 18:59 ：00 2014-05-01 00:46:00 42 6 680000120 217 2014-04-30 20:53:00 2014-05-01 00:46:00 11 –

ZOE_bat < - 22＃Maximale Ladung ZOE ZOE_consumption < - 0.233＃千瓦時親公里 ZOE_charge < - 0.366＃千瓦時親分鐘 –

重複的例子：

foo <- data_frame(group = c('A','A','A','B','B','C','C') 
      , x1 = c(1,2,3,1,2,1,2) 
      , SOC_S = c(4,5,6,4,5,4,5))

在問候您的第二個目標：

我想要設置第一個SOC_S首先爲每輛車預訂22千瓦時。它開始完全加載。如何爲R ev車中的group_by的第一行的特殊列中添加值？

library(tidyverse) 

dd <- foo %>% group_by(group) %>% 
    mutate(rownumber = 1:n()  ## a helper column to find first row 
    , special = ifelse(rownumber == 1, 22, SOC_S)) ## vectorized edits based on rownumber

注意：您還可以用SOC_S替代special如果首選。

無法真正地跟隨問題的其餘部分，但這可能會讓你更遠一點。

來源

2017-09-30 04:16:46

謝謝我沒有realizie，有 X1 <之間的差異 - ç （1,2,3,1,2,1,2）和 x1 = c（1,2,3,1,2,1,2）導致不同的col_names。 –

基於該答案，我發現了以下解決方案：

ZOE_battery <- 22 # kWh 
ZOE_consumption <- 0.233 # kWh/Kilometer 
ZOE_chargeflow <- 0.366 # kWh/Minute 

ZOE <- ZOE %>% 
    arrange(car, start_trip) %>% 
    group_by(car) %>% 
    mutate(
    seq_id = row_number(), 
    preTime = (start_trip - lag(end_trip))/60, 
    useTime = (end_trip - start_trip)/60, 
    postTime = (lead(start_trip) - end_trip)/60, 
    SOC_S = ifelse(seq_id == 1, ZOE_battery, 
        ifelse(preTime * ZOE_chargeflow > ZOE_battery, ZOE_battery, preTime * ZOE_chargeflow)), 
    consumption = km * ZOE_consumption, 
    SOC_E = SOC_S - consumption 
) 
ZOE_P <- ZOE %>% # Trips with possible problems 
    filter(SOC_S <= 0 | SOC_E <0)

其結果是：

甲tibble：6×12

羣組：轎廂[1]

place car   start_trip   end_trip km seq_id preTime useTime postTime SOC_S consumption 
<fctr> <int>    <dttm>    <dttm> <int> <int> <time> <time> <time> <dbl>  <dbl> 
1 681990401 171 2014-04-30 20:31:00 2014-05-01 12:08:00 43  1 NA secs 937 secs 1350 secs 22  10.019 
2 681990401 171 2014-05-02 10:38:00 2014-05-02 14:03:00 32  2 1350 secs 205 secs 1512 secs 22  7.456 
3 681990401 171 2014-05-03 15:15:00 2014-05-03 22:49:00 25  3 1512 secs 454 secs 791 secs 22  5.825 
4 681990401 171 2014-05-04 12:00:00 2014-05-04 17:07:00 71  4 791 secs 307 secs 879 secs 22  16.543 
5 681990401 171 2014-05-05 07:46:00 2014-05-05 13:38:00 71  5 879 secs 352 secs 1418 secs 22  16.543 
6 681990401 171 2014-05-06 13:16:00 2014-05-06 19:20:00 52  6 1418 secs 364 secs 19 secs 22  12.116

現在我知道，只有1.5％的旅行會有問題，因爲開始時的充電狀態是對於預期的行程低。

來源

2017-09-30 08:24:16

如何在R的第一行中放置一個值

回答

甲tibble：6×12

羣組：轎廂[1]

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