Fuzzy logic-based charging strategy for Electric Vehicles plugged into a smart grid
Notice bibliographique
Résumé
The smart grid allows its consumers to participate in producing cost effective, sustainable, and environmentally friendly electricity. The consumers in a smart grid, for example, can plug their Electric Vehicles (EVs) into the grid to charge and discharge their vehicles' batteries. However, charging of the electric vehicles, especially during the peak periods, can adversely impact the grid performance. Thus, in this paper, the coordinated charging of the electric vehicles problem is tackled. A fuzzy logic-based approach is developed to coordinate the electric vehicle charging such that the system minimum voltage is within the allowable limits. The inputs to the Fuzzy Charging Controller (FCC) include the States of Charge (SOC) of the electric vehicles, the grid parameters represented in the system minimum voltage, and the hourly energy price. The output of the FCC is the charging levels of the electric vehicles' batteries. The developed fuzzy logic-based charging strategy was validated on the 69-bus test system. The Fuzzy Charging (FC) was compared with three modes of uncoordinated charging, namely Slow Charging (SC), Medium Charging (MC), and Fast Charging (FC). The results of the comparative study prove the superiority of the developed fuzzy charging approach over uncoordinated charging schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».