Transactive Demand Side Management Programs in Smart Grids with High Penetration of EVs
Notice bibliographique
Résumé
Due to environmental concerns, economic issues, and emerging new loads, such as electrical vehicles (EVs), the importance of demand side management (DSM) programs has increased in recent years. DSM programs using a dynamic real-time pricing (RTP) method can help to adaptively control the electricity consumption. However, the existing RTP methods, particularly when they consider the EVs and the power system constraints, have many limitations, such as computational complexity and the need for centralized control. Therefore, a new transactive DSM program is proposed in this paper using an imperfect competition model with high EV penetration levels. In particular, a heuristic two-stage iterative method, considering the influence of decisions made independently by customers to minimize their own costs, is developed to find the market equilibrium quickly in a distributed manner. Simulations in the IEEE 37-bus system with 1141 customers and 670 EVs are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results show that the proposed method can better manage the EVs and elastic appliances than the existing methods in terms of power constraints and cost. Also, the proposed method can solve the optimization problem quick enough to run in real-time.
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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 ».