Med den ökande användningen av plug-in elfordon (PEV) är det viktigt att utveckla effektiva mekanismer för laddningssamordning som minimerar kostnaderna och effekterna av PEV-integrationen i elnätet. I detta dokument anser vi att den optimala PEV laddning schemaläggning, där icke-causal information om framtida PEV ankomster inte är känd i förväg, men dess statistiska uppgifter kan uppskattas. Detta leder till en "online" laddning schemaläggning problem som naturligt formuleras som en ändlig-horisont dynamisk programmering med kontinuerlig tillstånd utrymme och åtgärd utrymme. För att undvika den oöverkomligt höga komplexiteten i att lösa ett sådant dynamiskt programmeringsproblem, tillhandahåller vi en modellprediktiv styrning (MPC) baserad algoritm med beräkningskomplex O(T 3 ), där T är det totala antalet tidssteg. Vi analyserar noggrant prestandagapet mellan den nära-optimala lösningen av MPC-baserad metod och den optimala lösningen för alla fördelningar av exogena slumpvariabler. Dessutom visar vår noggranna analys att när den slumpmässiga processen som beskriver ankomsten av laddningskrav är första ordningen periodisk, komplexiteten i den föreslagna algoritmen kan minskas till O(1) som är oberoende av T. Omfattande simuleringar visar att den föreslagna online algoritmen utför mycket nära den optimala online algoritmen. Prestandagapet är mindre än 0,4 % i de flesta fall. Index Terms-Smart rutnät, insticks elfordon, modell prediktiv kontroll, optimal laddningskontroll.
I en annan forskning REF, en optimal PEV laddningsschema har formulerats förutsatt att de härledda mönstret och den framtida efterfrågan på laddning av PEVs inte är kända a priori, men deras statistiska information kan uppskattas.
A Model Predictive Control Approach for Low-Complexity Electric Vehicle Charging Scheduling: Optimality and Scalability
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}