Microgrids Kraftöverföring Energilagringshantering Plug-in elfordon Probabilistisk prognos Sharpe ratio a b s t r a c t Detta dokument beskriver ett multi-objektivt kraftöverföringsproblem som använder Plug-in Electric Vehicle (PEV) som lagringsenheter. Vi formulerar energilagringsplaneringen som ett problem med blandad linjär programmering (MILP), som respekterar PEV-kraven, minimerar tre olika mål och analyserar tre olika kriterier. Två nya kostnads-till-variabilitet indikatorer, baserade på Sharpe Ratio, införs för att analysera volatiliteten i energilagringsscheman. Genom att lägga till dessa ytterligare kriterier optimeras planeringen av energilagringen för att minimera följande: totala kostnader för Microgrid (MG), användning av PEVs-batterier, maximal toppbelastning, skillnad mellan extrema scenarier och två Sharpe Ratio-index. Olika scenarier beaktas, som skapas med hjälp av probabilistiska prognoser, eftersom förutsägelser innebär inneboende osäkerhet. Scenarierna för planering av energilagring planeras enligt information från lägre och övre gränser som utvunnits ur probabilistiska prognoser. Ett scenario med MicroGrid (MG) som består av två förnybara energikällor, en vindkraftsturbin och solceller, en privat MG-användare och olika PEV analyseras. Icke-dominerade lösningar söks från poolen av genomförbara lösningar som erhålls under olika Branch- och Bound-optimeringar. Paretos fronter diskuteras och analyseras för olika energilagringsscenarier. Den kanske viktigaste slutsatsen från denna studie är att scheman som minimerar den totala systemkostnaden kan öka maximal toppbelastning och dess volatilitet över olika möjliga scenarier, därför kan vara mindre robust.
Coelho m.fl. REF beskriver ett multiobjektivt kraftöverföringsproblem som använder elfordon som lagringsenheter som optimerar flera mål såsom totala kostnader, användning av elfordonsbatterier och maximal toppbelastning.
Multi-objective energy storage power dispatching using plug-in vehicles in a smart-microgrid
{'venue': None, 'journal': 'Renewable Energy', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}