Joint PEV Charging Network and Distributed PV Generation Planning Based on Accelerated Generalized Benders Decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Integration of plug-in electric vehicles (PEVs) with distributed renewable power sources will reduce PEVs' well-to-wheels greenhouse gas emissions, promote renewable power adoption, and defer power system investments. This paper proposes a multidisciplinary approach to jointly plan PEV charging stations and distributed photovoltaic (PV) power plants on a coupled transportation and power network. We formulate a two-stage stochastic programming model to determine the sites and sizes of: 1) PEV charging stations and 2) PV power plants. This proposed method incorporates comprehensive models of: 1) transportation networks with explicit PEV driving range constraints; 2) PEV charging stations with probabilistic quality of service constraints; 3) PV power generation with reactive power control; and 4) alternating current distribution power flow. The formulation results in a mixed-integer second-order cone program. We then design a generalized Benders decomposition algorithm to efficiently solve it. Numerical experiments show that investing in distributed PV power plants with PEV charging stations has multiple benefits, e.g., reducing social costs, promoting renewable power integration, and alleviating power congestion. The benefits become more prominent when utilizing PV generation with reactive power control, which can also help to enhance power supply quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».