提高现代电力网络中电动汽车的托管能力,使用改进的混合优化方法,考虑环境可持续性
Mujahed Al-Dhaifallah1,2, Mohamed M Refaat3, Zuhair Alaas4
1Control and Instrumentation Engineering Department, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia. mujahed@kfupm.edu.sa.
这项研究引入了将电动汽车 (EV) 集成到电网中的新模式. 它使用混合优化算法预测电动汽车需求,最大限度地实现电动汽车充电站部署,同时最大限度地减少排放.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 环境科学 环境科学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 越来越多的电动汽车 (EV) 引入给电网稳定性和环境可持续性带来了挑战.
- 适应增加的电动汽车充电需求需要先进的规划,以防止电网过载并减少碳排放.
研究的目的:
- 引入一个集成的托管容量模型,以提高电力网络中电动汽车的透率.
- 为了最大限度地扩大电动汽车充电站的部署,最大限度地减少温室气体排放,并优化净现值.
- 开发和评估用于EV负载预测和网络规划的新型群集智能和混合优化算法.
主要方法:
- 一个集成的托管容量模型,包括充电站,输电线路和功率补偿装置.
- 一个用于电动汽车 (EV) 需求预测的群集智能算法.
- 一个新的混合优化算法,将海洋捕食者算法和蜂蜜子算法与三个不同的方案 (系列混合,人口划分,切换策略) 结合起来.
- 应用到网络配置的非线性多目标优化技术.
主要成果:
- 系列混合动力计划和人口划分计划在电动汽车负载预测模型中表现出高稳定性 (≥90%).
- 切换策略方案显示较低的稳定性 (30%),但提供显著减少的计算时间 (至少33.3%更短).
- 对IEEE 9巴和IEEE 30巴系统的模拟研究验证了该模型在整合电动汽车和实现可持续性目标方面的有效性.
结论:
- 建议的混合优化方案在解决托管容量模型和实现电动汽车集成最佳解决方案方面具有优势.
- 开发的模型有效地平衡了最大限度地实现电动汽车部署与环境可持续性目标.
- 不同的混合化方案在解决方案的最佳性,稳定性和计算效率之间提供了权衡.
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