一个可扩展的云集成人工智能平台,用于实时优化电动汽车充电和弹性微电网能源管理
Arvind R Singh1, Rajkumar Singh Rathore2, Weiwei Jiang3
1School of Physics and Electronic Engineering, Hanjiang Normal University, Shiyan, People's Republic of China.
一个新的可扩展的基于云的持续监控平台 (SC-CMP) 优化了电动汽车 (EV) 的充电和微电网的稳定性. 这个由人工智能驱动的系统增强了电网管理,可再生能源的使用和可持续的移动性.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 计算机科学 计算机科学
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 电动汽车 (EV) 集成到运输中需要智能基础设施,以优化充电和电力系统稳定性.
- 运输领域的脱碳努力凸显了对先进微电网管理解决方案的需求.
研究的目的:
- 提出和验证一个新的可扩展的基于云的连续监控平台 (SC-CMP),用于实时微电网优化.
- 加强电动汽车在可再生能源微电网中的整合,同时确保电网稳定性和效率.
主要方法:
- 融合云计算,机器学习 (ML),人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 数据采集.
- 开发一个支持集中式和分散式微电网架构的平台,用于动态负载平衡和V2G协调.
- 利用现实世界的数据集,在105个站点进行3395次电动汽车充电,用于模拟和验证.
主要成果:
- 实现了97.34%的预测准确度和96.81%的电网稳定性改进.
- 证明了94.5%的资源分配效率和93%的可扩展性.
- 确保了95.2%的数据隐私保证,超过了现有的AI/ML基线.
结论:
- SC-CMP为面向微电网的电动汽车集成提供了一个全面的,适应性的和具有成本效益的解决方案.
- 该平台推进了弹性发电,可再生能源利用和可持续的电动移动.
- SC-CMP为下一代微电网控制系统提供了基础,要求实时智能和可靠性.
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