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Table 6
Summary of the existing case studies that analyse EV charging load forecasting.
| Case study | Location | Components | Control strategy | Forecasting efficiency (%) | Voltage fluctuation | Key findings | References |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EV charging load forecasting in smart grids | Urban area | EV charging stations, solar PV, energy storage | ANFIS | 90 | ±2% | Most accurate forecasting; maximizes renewable energy utilization. | [41] |
| Impact of ANN on EV charging forecasting | College campus | Charging infrastructure, grid connection | ANN | 85 | ±3% | Accurate load predictions; improved integration of renewables. | [42] |
| Fuzzy logic approach to EV load prediction | Research institute | EV chargers, grid resources | Fuzzy Logic | 78 | ±4% | Limited ability to forecast loads accurately under variability. | [43] |
| PID control in EV charging load management | Commercial area | Fast chargers, battery storage | PID | 70 | ±5% | Inefficient load forecasting; less effective in managing fluctuations. | [44] |
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