Game-theoretic control of PHEV charging with power flow analysis
Notice bibliographique
Résumé
Due to an ever-increasing market penetration of plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs), the charging demand is expected to become a main determinant of the load in future distribution systems. In this paper, we investigate the problem of controlling in-home charging of PHEVs to accomplish peak load shifting while maximizing the revenue of the distribution service provider (DSP) and PHEV owners. A leader-follower game model is proposed to characterize the preference and revenue expectation of PHEV owners and DSP, respectively. The follower (PHEV owner) decides when to start charging based on the pricing schedule provided by the leader (DSP). The DSP can incentivize the charging of PHEV owners to avoid system peak load. The costs associated with power distribution, line loss, and voltage regulation are incorporated in the game model via power flow analysis. Based on a linear approximation of the power flow equations, the solution of sub-game perfect Nash equilibrium (SPNE) is obtained. A case study is performed based on the IEEE 13-bus test feeder and realistic PHEV charging statistics, and the results demonstrate that our proposed PHEV charging control scheme can significantly improve the power quality in distribution systems by reducing the peak load and voltage fluctuations.
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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 ».