Abstract-This paper studerar elfordon (EV) laddning schemaläggning problem för att matcha den stokastiska vindkraften. Förutom att den förväntade laddningskostnaden är optimal, införlivar den föreslagna modellen på ett innovativt sätt matchningsgraden mellan vindkraft och EV-laddning i den objektiva funktionen. Med full hänsyn till osäkerheten och dynamiken i vindenergiförsörjningen och efterfrågan på elfordonsladdningar formuleras denna stokastiska och flerstegsmatchning som en Markov-beslutsprocess. För att förbättra beräkningseffektiviteten görs ansträngningarna i två avseenden. För det första minskas problemets storlek genom aggregering av elfordon beroende på deras återstående parkeringstid. Avgiftsschemat utförs på aggregeringsnivå och det är bevisat att det ursprungliga problemet är optimalt. För det andra utvecklas den simuleringsbaserade metoden för förbättring av politiken för att få fram en förbättrad avgiftspolitik från baspolitiken. Valideringen av den föreslagna modellen, skalbarheten och beräkningseffektiviteten hos de föreslagna metoderna undersöks systematiskt genom numeriska experiment. Index Terms-Electric vehicle (EV), förnybar energi, simuleringsbaserad policyförbättring (SBPI), smart rutnät.
Problemet med att matcha den stokastiska vindkraften med PEVs laddningsschema med tanke på optimaliteten i den förväntade laddningskostnaden har undersökts av Huang et al. Hoppa över det.
Matching EV Charging Load With Uncertain Wind: A Simulation-Based Policy Improvement Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}