I detta dokument överväger vi delay-optimal laddning schemaläggning av elfordon (EV) vid en laddningsstation med flera laddningspunkter. Laddstationen är utrustad med apparater för produktion av förnybar energi och kan även köpa energi från elnät. Osäkerheten i fråga om EV:s ankomst, den förnybara energins intermittens och variationen i nätkraftspriset beaktas och beskrivs som oberoende Markovprocesser. Samtidigt är den laddningsenergi som krävs för varje elfordon slumpmässigt. Målet är att minimera den genomsnittliga väntetiden för elfordon under den långsiktiga begränsningen av kostnaden. Vi föreslår kökartläggning för att konvertera EV kön till laddning efterfrågan kö, och vi bevisar ekvivalensen mellan minimering av de två köer "genomsnittlig längd. Sedan fokuserar vi på minimeringen av den genomsnittliga längden på avgiftsefterfrågans kö under den långsiktiga kostnadsbegränsningen. Vi föreslår en ram för Markovs beslutsprocess (MDP) för att undersöka detta begränsade stokastiska optimeringsproblem. Systemet staten inkluderar laddning efterfrågan kö längd, laddning efterfrågan ankomst, energinivån i lagring batteriet av förnybar energi, den förnybara energi ankomsten, och nät elpriset. Dessutom utgör antalet laddningskrav och den tilldelade energin från lagringsbatteriet 2-D-policyn. Vi har två nödvändiga förutsättningar för en optimal politik. Dessutom diskuterar vi minskningen av 2-D-politiken för att bara vara antalet avgiftskrav. Vi ger de systemstater för vilka man inte tar ut någon efterfrågan och tar ut så många krav som möjligt är optimala. Slutligen undersöker vi den föreslagna politiken numeriskt.
Zhang m.fl. REF övervägde en delayoptimal ECS för PEV med kökartläggning för att konvertera PEV-kön till avgiftsefterfrågans kö vid en laddstation utrustad med anordningar för produktion av förnybar energi och flera laddningspunkter.
Charging Scheduling of Electric Vehicles With Local Renewable Energy Under Uncertain Electric Vehicle Arrival and Grid Power Price
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}