Cải thiện độ tin cậy của mạng lưới phân phối bằng cách sử dụng xe điện cắm điện và đáp ứng nhu cầu

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy - Tập 7 - Trang 1189-1199 - 2019
Omid SADEGHIAN1, Morteza NAZARI-HERIS1, Mehdi ABAPOUR1, S. Saeid TAHERI2, Kazem ZARE1
1Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
2Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Sarab Branch, Islamic Azad University, Sarab, Iran

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 phối

Tài 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