Intelligent Energy Management for Multistorey Building With Photovoltaic-Based Electric Vehicle Charging Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
The usage of electric vehicles (EVs) has increased and it leads to additional demand along with existing residential demand and managing it becomes challenging. Further EV charging systems that function during the daytime in multistorey buildings expedite the peak loading. The main objective of this work is to minimize the operating cost of the system and conversion losses. In this work, the microgrid incorporated with a bidirectional converter plays a major role in dc-ac and ac-dc conversion. The photo voltaic (PV) sources support the system with sufficient dc power generation and batteries store the dc power and supply the load in case of insufficiency. By utilizing a genetic algorithm (GA) and appropriate energy management (EM) to charge EVs according to time-of-use tariff patterns, the impact of growing demand on the grid is greatly mitigated. To ease the burden on the grid during peak hours, the interruptible loads are shifted to off-peak times. Other challenges of EV charging such as energy saving, maximum peak demand, voltage instability, and high current drawing issues are rectified and well presented with existing topology. When compared to the standard scheme, the energy savings in the proposed topology are much increased, reaching 33.04%, while the cost reduction is 57.27%.
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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 | 0,001 | 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 ».