Optimal Energy and Reserve Market Management in Renewable Microgrid-PEVs Parking Lot Systems: V2G, Demand Response and Sustainability Costs
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Notice bibliographique
Résumé
Vehicle-to-grid (V2G) technology heralds great promise as a demand-side resource to contribute to more efficient grid management and promote the use of decentralized renewable energy. In this light, we propose a new optimization model for the sustainable energy and reserve market management in renewable-driven microgrid (RMG) plug-in electric vehicles (PEVs) parking lot systems. The RMG is composed of a hybrid photovoltaic/wind/hydrogen energy and storage system, along with local dispatchable generation units and bidirectional grid connection. The RMG is coupled to a smart PEVs parking lot, which is equipped with grid-to-vehicle (G2V) and V2G technologies allowing for not only PEVs aggregation and control but also optimal allocation of energy resources. Time-of-use (TOU) prices are considered in a demand response program (DRP) to enhance both economic and environmental performances by encouraging end-users to shift their energy demands from peak to off-peak time periods. Additionally, the model accounts for an economic incentive to PEVs owners to compensate for battery degradation. The integrated system eco-efficiency is evaluated through the application of the novel life cycle assessment-based Eco-cost indicator. The resulting mixed-integer linear programming model to minimize sustainability costs is implemented in GAMS and solved to global optimality. Different case studies are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed modelling approach. Energy analyses results reveal that the optimal G2V-V2G operation, allied to TOU prices in a DRP, and reserve market management can reduce around 42% the energy and environmental costs of the RMG-PEVs parking lot system.
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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 découle