Hybrid coordination scheme based on fuzzy inference mechanism for residential charging of electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The charging of electric vehicles (EVs) at residential premises is orchestrated through either centralized or decentralized control mechanisms. The former emphasizes adherence to power grid constraints, employing demand management techniques to restrict EV charging when the aggregated demand exceeds a predetermined threshold, which may result in user discontentment. Conversely, the latter endows EV users with the authority to self-regulate their charging behavior to optimize cost, allowing a multitude of interconnected EVs to charge during the same off-peak window. However, this decentralized approach gives rise to the herding problem, wherein a simultaneous surge in EV charging during off-peak periods burdens the power grid, leading to potential system overloads. This paper presents a hybrid coordinating scheme that integrates a fuzzy inference mechanism to synergistically blend the merits of centralized and decentralized coordinations. The proposed hybrid coordination scheme aims to minimize peak load, alleviate herding, and optimize charging costs while ensuring adherence to EV users’ charging obligations at the lowest feasible expense. The problem is formulated with the introduction of a novel fuzzy objective function and subsequently resolved through the fuzzy inference mechanism. The fuzzy inference encapsulates independent and uncertain price profiles, consumption load patterns, and state-of-charge data collected from the power grid, households, and EV domains, which are effectively integrated into weighted variables for the requesting EVs. The proposed hybrid coordinating scheme leverages weighted variables to optimize the objective function, enabling the determination of an optimal charging schedule that satisfies the charging requirements of the requesting EVs, while adhering to stringent power grid operational constraints and minimizing charging costs. To assess the efficacy of the hybrid coordination scheme, we conducted two meticulous case studies employing the IEEE 34 bus system as a testbed, thoroughly evaluating performance metrics encompassing charging cost, load profile impact, and peak-to-average ratio. The results demonstrate the superior performance of the proposed hybrid coordination scheme compared to alternative charging strategies, including uncoordinated charging, standard-rate charging, time-of-use charging, and two-layer decentralized approaches.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».