Sammanfattning-Detta dokument studerar problemet med stokastisk dynamisk prissättning och energihantering politik för elfordon (EV) laddning tjänsteleverantörer. I närvaro av integrering av förnybar energi och energilagringssystem måste leverantörer av laddningstjänster för elfordon hantera flera osäkerheter – volatilitet i efterfrågan på laddning, inneboende intermittens i produktionen av förnybar energi och fluktuerande elpriser i grossistledet. Motivet bakom vårt arbete är att erbjuda riktlinjer för avgiftsleverantörer för att fastställa korrekta laddningspriser och hantera el för att balansera de konkurrerande målen att förbättra lönsamheten, öka kundnöjdheten och minska påverkan på elnätet trots dessa osäkerheter. Vi föreslår en ny mätmetod för att bedöma inverkan på elnätet utan att lösa kompletta effektflödesekvationer. För att skydda tjänsteleverantörerna från allvarliga ekonomiska förluster ingår ett vinstskydd i modellen. Två algoritmer - stokastisk dynamisk programmering (SDP) algoritm och girig algoritm (benchmark algoritm) - tillämpas för att härleda prissättning och el upphandling politik. En Pareto front för den multiobjektiva optimeringen härleds. Simuleringsresultat visar att med hjälp av SDP algoritm kan uppnå upp till 7% vinst vinst över att använda girig algoritm. Dessutom observerar vi att leverantören av laddningstjänster kan omforma kraven på rumslig-temporal laddning för att minska påverkan på elnätet via prissignaler.
Luo m.fl. REF undersökte problemet med stokastisk dynamisk pris- och energihanteringspolitik för leverantörer av PEV-laddningstjänster i närvaro av energilagringssystem och flera osäkerhetskällor.
Stochastic Dynamic Pricing for EV Charging Stations with Renewable Energy Integration and Energy Storage