With the increasing number of electric vehicles (EVs), the disordered charging
of a large number of EVs will have a large influence on the power grid. The problems of
charging and discharging optimization management for EVs are studied in this paper. The
distribution of characteristic quantities of charging behaviour such as the starting time and
charging duration are analysed. The results show that charging distribution is in line with
a logarithmic normal distribution. An EV charging behaviour model is established, and
error calibration is carried out. The result shows that the error is within its permitted scope.
The daily EV charge load is obtained by using the Latin hypercube Monte Carlo statistical
method. Genetic particle swarm optimization (PSO) is proposed to optimize the proportion
of AC 1, AC 2 and DC charging equipment, and the optimal solution can not only meet the
needs of users but also reduce equipment investment and the EV peak valley difference, so
the effectiveness of the method is verified.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00