Contribution of Coordinated Charging of Plug-in Electric Vehicles to Urban Medium Voltage Distribution Grid
Notice bibliographique
Résumé
To facilitate the integration of Plug-in Electric Vehicles (PEVs) into distribution networks, this paper proposes a coordinated charging approach. This approach consists of several stages. At first, a stochastic model of PEV charging demand is developed. Then, the constraints introduced into the power system are integrated into the mathematical model. Finally, optimal coordinated charging decisions are made through an improved optimization technique. The approach aims to minimize the total losses of the grid without violating system constraints and PEV owners' satisfaction. This strategy enables active and reactive power support to achieve peak load shaving and voltage regulation. The capability of the proposed coordinated charging approach of PEVs in mitigating the negative impacts of the recharging load is investigated on a typical power system by solving a mixed-integer linear programming problem. The study is carried out for different penetration levels of PEVs by modeling the stochastic temporal and spatial natures of the driving patterns. The proposed model considers charging at both residential and public charging stations. The findings of the study on a real distribution system using real local driving patterns and vehicle fleet data prove that not only the technical challenges of the high-penetrated PEVs to the grid is managed, but also the grid operation indices are improved significantly.
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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 | 0,001 |
| 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 ».