检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王宁[1] 吕叶林 田航奇 WANG Ning;LV Yelin;TIAN Hangqi(School of Automotive Studies,Tongji University,Shanghai 201804,China)
机构地区:[1]同济大学汽车学院,上海201804
出 处:《同济大学学报(自然科学版)》2025年第3期485-493,共9页Journal of Tongji University:Natural Science
基 金:国网浙江省电力有限公司科技项目(2023FD02)。
摘 要:为了缓解电网压力,提出了一套聚合电动汽车(EVs)参与电网调度的方法。该方法建立了电网—充电聚合商—电动汽车充电聚合调度框架,采用动态积分—电价混合激励调动用户积极性,并通过模糊推理法实时评估用户参与意愿,最后建立多目标优化模型,利用车辆运行数据进行算例验证。结果表明,该方法相比于其他方法,不仅提高了响应电网充电量,降低了单位用电成本,填补了电网负荷低谷,还可以满足多种车—站规模场景的求解效率。To alleviate the pressure on the power grid,a method is proposed for aggregating electric vehicles(EVs)in grid dispatch.The method establishes a framework for grid-charging aggregation,incorporating the power grid,charging aggregators,and EVs.It utilizes a hybrid incentive approach that combines dynamic integration of incentives and time-of-use pricing to motivate user engagement.Real-time evaluation of user participation intention is conducted using fuzzy reasoning.Subsequently,a multi-objective optimization model is developed and validated using operational data from vehicles.The results demonstrate the superiority of the proposed method over alternative approaches,as it enhances grid charging capacity,reduces average electricity costs,and addresses low-demand periods,while efficiently catering to various vehicle-station scale scenarios.
关 键 词:电动汽车聚合调度方法 混合激励 模糊推理 多目标优化
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