使用优化策略进行需求侧管理,以便在现代电网中高效地管理电动汽车负载
Manoj Kumar V1,2, Bharatiraja Chokkalingam1, Devakirubakaran S1
1Department of Electrical and Electronics Engineering, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, India.
需求侧管理 (DSM) 优化电网与不断增长的电动汽车 (EV) 负载. 这项研究开发了一个使用多种优化策略的DSM算法,显著减少峰值负载并改善电网稳定性.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 计算机科学 计算机科学
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 电动汽车 (EV) 的快速增长给电网稳定性和效率带来了挑战.
- 需求侧管理 (DSM) 对于整合高电动汽车负载而不会影响电网性能至关重要.
- 现有的电网管理策略需要改进,以适应动态能源需求.
研究的目的:
- 开发和评估一种新的DSM算法,用于管理电动汽车充电负载.
- 在DSM框架内整合分布式发电 (太阳能光伏) 和电池储能系统 (BESS).
- 为了比较各种优化算法的有效性,以实现DSM目标.
主要方法:
- 开发一个具有定制目标函数和约束的DSM算法.
- 将电动汽车负载,太阳能光伏发电和BESS集成到优化模型中.
- 使用MATLAB/Simulink在各种负载场景 (住宅,IT部门) 中进行模拟.
- 应用多个优化算法:蝙蝠优化算法 (BOA),非洲优化 (AVOA),古柯搜索,混乱的哈里斯优化 (CHHO),混乱的基于交互式自学学校 (CIAS) 和粘液模具算法 (SMA).
主要成果:
- 峰值负载从4.5兆瓦大幅降低至2.6兆瓦.
- 最低负载从0.5MW增加到1.2MW,缩小了峰值到谷地负载差异.
- 基于高峰到低谷减小,计算时间和趋同率的算法的比较分析.
结论:
- 开发的DSM算法有效地管理电动汽车负载,提高电网稳定性和效率.
- 优化算法,特别是[如果指定,请提及表现最佳,否则概括],在实现DSM目标方面表现强.
- 通过先进的DSM集成电动汽车,太阳能光伏和BESS是未来智能电网的可行战略.
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