A coordinated CVR-EVDC approach for electric vehicle charging demand management
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel coordinated Conservation Voltage Reduction (CVR) and Electric Vehicle Demand Control (EVDC) method for energy-efficient power system operation . The goal of coordinated CVR-EVDC is to minimise the total energy consumed by the distribution network through coordination of the scheduling of EV charging, the OLTC transformer tap position, and the switching of the capacitors on the network. Using publicly available statistics of journey length and travel time of car drivers in the UK, a stochastic model is developed for EV battery State-of-Charge (SOC) and its availability for home charging to generate EV charging demand profiles for different levels of EV penetration. These are then used in conjunction with Particle Swarm Optimisation (PSO) and a relaxation equality constraint to explore the potential for optimally coordinating CVR operation and the scheduling of EV charging on LV distribution networks. Results for five different LV network scenarios show that a coordinated CVR-EVDC approach enables more significant energy savings than with independent operation of CVR and EVDC – 4 % greater with dumb charging and 3 % greater with valley-filling smart charging. This study shows that distribution network operators can manage the networks by coordinating CVR and EVDC to manage consumer charging requirements for better energy savings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».