Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cải thiện độ tin cậy của mạng lưới phân phối bằng cách sử dụng xe điện cắm điện và đáp ứng nhu cầu
Tóm tắt
Ngày nay, các công ty tiện ích nhằm tìm ra các phương pháp cải thiện độ tin cậy của hệ thống phân phối và thỏa mãn khách hàng bằng cách cung cấp sự liên tục trong việc cung cấp điện. Có nhiều phương pháp khác nhau cho các công ty tiện ích để nâng cao độ tin cậy của mạng lưới. Trong bài viết này, các chương trình đáp ứng nhu cầu (DR) và việc sạc/xả thông minh cho các xe điện cắm điện (PEVs) được nghiên cứu nhằm cải thiện độ tin cậy của các hệ thống phân phối tia sử dụng thuật toán tối ưu đàn ong (PSO). Phân tích này được thực hiện nhờ vào tác động tích cực của cả DR và PEVs trong việc đối phó với những thách thức ngày càng nổi lên trên thế giới như sự suy giảm dự trữ nhiên liệu hóa thạch, ô nhiễm không khí đô thị và phát thải khí nhà kính. Thêm vào đó, việc ưu tiên DR và PEVs được trình bày nhằm nâng cao độ tin cậy và phân tích các đặc điểm của mạng lưới phân phối. Phân tích độ tin cậy được thực hiện dựa trên các chỉ số kỳ vọng mất tải (LOLE) và kỳ vọng năng lượng không được phục vụ (EENS), trong đó các đặc điểm bao gồm hồ sơ tải, tải cực đại, hồ sơ điện áp và tổn thất năng lượng. Các mô phỏng số được thực hiện để đánh giá hiệu quả và tính thực tiễn của kế hoạch đề xuất.
Từ khóa
#độ tin cậy; xe điện cắm điện; đáp ứng nhu cầu; tối ưu đàn ong; hệ thống phân phốiTài liệu tham khảo
Sadeghian O, Oshnoei A, Nikkhah S et al (2019) Multi-objective optimization of generation maintenance scheduling in restructured power systems based on global criterion method. IET Smart Grid. https://doi.org/10.1049/iet-stg.2018.0140
Federal energy regulatory commission (2006) Regulatory commission survey on demand response and time based rate programs/tariffs. http://www.FERC.gov
Kirschen DS, Strbac G, Cumperayot P et al (2000) Factoring the elasticity of demand in electricity prices. IEEE Trans Power Syst 15(2):612–617
Nazari-Heris M, Abapour S, Mohammadi-Ivatloo B (2017) Optimal economic dispatch of FC-CHP based heat and power micro-grids. App Therm Eng 114:756–769
Rahmani-Andebili M (2016) Modeling nonlinear incentive-based and price-based demand response programs and implementing on real power markets. Electr Power Syst Res 132:115–124
Haghi V, Qu Z (2018) A Kernel-based predictive model of EV capacity for distributed voltage control and demand response. IEEE Trans Smart Grid 9(4):3180–3190
Yu R, Zhong W, Xie S et al (2016) Balancing power demand through EV mobility in vehicle-to-grid mobile energy networks. IEEE Trans Ind Inform 12(1):79–90
McKenna K, Keane A (2016) Residential load modeling of price-based demand response for network impact studies. IEEE Trans Smart Grid 7(5):2285–2294
Gutiérrez-Alcaraz G, Tovar-Hernández JH, Lu CN (2016) Effects of demand response programs on distribution system operation. Int J Electr Power Energy Syst 74:230–237
Wang F, Xu H, Xu T et al (2017) The values of market-based demand response on improving power system reliability under extreme circumstances. Appl Energy 193:220–231
Aghaei J, Alizadeh MI, Siano P et al (2016) Contribution of emergency demand response programs in power system reliability. Energy 103:688–696
Zeng B, Wu G, Wang J et al (2017) Impact of behavior-driven demand response on supply adequacy in smart distribution systems. Appl Energy 202:125–137
García-Villalobos J, Zamora I, San Martín JI et al (2014) Plug-in electric vehicles in electric distribution networks: a review of smart charging approaches. Renew Sustain Energy Rev 38:717–731
Haidar AMA, Muttaqi KM, Sutanto D (2014) Technical challenges for electric power industries due to grid-integrated electric vehicles in low voltage distributions: a review. Energy Convers Manag 86:689–700
Habib S, Kamran M, Rashid U (2015) Impact analysis of vehicle-to-grid technology and charging strategies of electric vehicles on distribution networks—a review. J Power Sources 277:205–214
Yang Z, Li K, Foley A (2015) Computational scheduling methods for integrating plug-in electric vehicles with power systems: a review. Renew Sustain Energy Rev 51:396–416
Rahman I, Vasant PM, Singh BSM et al (2016) Review of recent trends in optimization techniques for plug-in hybrid, and electric vehicle charging infrastructures. Renew Sustain Energy Rev 58:1039–1047
Rajabi M, Esmaili M (2014) Optimal charging of plug-in electric vehicles observing power grid constraints. IET Gener Transm Distrib 8(4):583–590
Jian L, Zheng Y, Xiao X et al (2015) Optimal scheduling for vehicle-to-grid operation with stochastic connection of plug-in electric vehicles to smart grid. Appl Energy 146:150–161
Oshnoei A, Hagh MT, Khezri R et al (2017) Application of IPSO and fuzzy logic methods in electrical vehicles for efficient frequency control of multi-area power systems. In: Proceedings of 2017 Iranian conference on electrical engineering (ICEE), Tehran, Iran, 2–4 May 2017, 6pp
Khezri R, Oshnoei A, Hagh Tarafdar et al (2018) Coordination of heat pumps, electric vehicles and AGC for efficient LFC in a smart hybrid power system via SCA-based optimized FOPID controllers. Energies 11(2):420
Božič D, Pantoš M (2015) Impact of electric-drive vehicles on power system reliability. Energy 83:511–520
Xu NZ, Chung CY, Member S (2015) Reliability evaluation of distribution systems including vehicle-to-home and vehicle-to-grid. IEEE Trans Power Syst 31(1):759–768
Reddy GH, Goswami AK, Dev Choudhury NB (2018) Impact of plug-in electric vehicles and distributed generation on reliability of distribution systems. Eng Sci Technol Int J 21(1):50–59
Schweppe FC, Caramanis MC, Tabors RD et al (1989) Spot pricing of electricity. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht
Kirschen DS, Strbac G (2004) Fundamentals of power system economics. Wiley, Hoboken
Staff report to minister of energy (2004) Demand-side management and demand response in the Ontario electricity sector. http://www.ontla.on.ca/library/repository/mon/8000/243395.pdf
Goel L, Wu Q, Wang P (2007) Reliability enhancement and nodal price volatility reduction of restructured power systems with Stochastic demand side load shift. In: Proceedings of 2007 IEEE PES general meeting, Tampa, USA, 24–28 June 2007, 8pp
Aalami HA, Moghaddam MP, Yousefi GR (2010) Modeling and prioritizing demand response programs in power markets. Electr Power Syst Res 80(4):426–435
Aalami HA, Parsa Moghaddam M, Yousefi GR (2015) Evaluation of nonlinear models for time-based rates demand response programs. Int J Electr Power Energy Syst 65:282–290
Billinton R (1996) Reliability evaluation of power systems, 2nd edn. Plenum Press, New York
Shirmohammadi D, Hong HW, Semlyen A et al (1988) A compensation-based power flow method for weakly meshed distribution and transmission networks. IEEE Trans Power Syst 3(2):753–762
Kennedy J, Eberhart R (1995) Particle swarm optimization. In: Proceedings of IEEE international conference on neural networks, Perth, Australia, 27 November–1 December 1995, 7pp
Clerc M, Kennedy J (2002) The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Trans Evol Comput 6(1):58–73
Oshnoei A, Khezri R, Tarafdar HM et al(2018) Direct probabilistic load flow in radial distribution systems including wind farms: an approach based on data clustering. Energies 11(2):310