Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình tác nhân - tự động tế bào cho sự dao động động của giao thông EV và nhu cầu sạc dựa trên thuật toán học máy
Tóm tắt
Xe điện (EV) là một trong những thành phần hàng đầu của lưới điện thông minh và liên kết chặt chẽ hệ thống điện với mạng lưới đường bộ. Sự ngẫu nhiên về không gian và thời gian trong việc phân phối sạc điện sẽ gây ra những tác động tiêu cực đến việc phân phối điện trong lưới điện. Nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào những suy luận toán học từ dữ liệu thống kê, trong khi sự chuyển động động của một chiếc xe đơn lẻ di chuyển trong hệ thống giao thông hiếm khi được xem xét. Thuật toán học máy có thể xem xét điều kiện động của xe điện. Dựa trên thuật toán học máy, bài báo này đề xuất một phương pháp mô phỏng nhu cầu sạc dựa trên mô hình tác nhân - tự động tế bào để mô tả sự thay đổi về vị trí và trạng thái sạc của một xe điện đang di chuyển. Phần mềm CRUISE được sử dụng để phân tích mức tiêu thụ điện trong các kịch bản khác nhau. Sau đó, thuật toán Monte Carlo mô hình hóa sự dao động động của giao thông và nhu cầu sạc xe điện. Các nghiên cứu trường hợp được tiến hành trên một hệ thống tổ hợp điển hình gồm có một hệ thống phân phối 54 nút và một mạng lưới giao thông 25 nút, và các kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của phương pháp đã đề xuất.
Từ khóa
#xe điện #lưới điện thông minh #thuật toán học máy #mô phỏng nhu cầu sạc #dao động giao thôngTài liệu tham khảo
Greene DL, Boudreaux PR, Dean DJ et al (2010) The importance of advancing technology to America‘s energy goals. Energy Policy 38(8):3886–3890
Gong H, Wang M, Wang H (2013) New energy vehicles in China: policies, demonstration, and progress. Mitig Adapt Strat Glob Change 18(2):207–228
Lopes JAP, Soares FJ, Almeida PMR (2011) Integration of electric vehicles in the electric power system. Proc IEEE 99(1):168–183
Schroeder A (2011) Modeling storage and demand management in power distribution grids. Appl Energy 88(12):4700–4712
Dong X, Mu Y, Jia H, Wu J, Yu X (2016) Planning of fast EV charging stations on a round freeway. IEEE Trans Sustain Energy 7(4):1452–1461
Shun T, Kunyu L, Xiangning X et al (2016) Charging demand for electric vehicle based on stochastic analysis of trip chain. IET Gen Transm Distrib 10(11):2689–2698
Guibin W, Zhao X, Fushuan W, Kit PW (2013) Traffic-constrained multi objective planning of electric-vehicle charging stations. IEEE Trans Power Del. 28(4):2363–2372
Shahidinejad S, Filizadeh S, Bibeau EL (2012) Profile of charging load on the grid due to plug-in vehicles. IEEE Trans Smart Grid 3(1):135–141
Bae S, Kwasinski A (2012) Spatial and temporal model of electric vehicle charging demand. IEEE Trans Smart Grid 3(1):394–403
Ghiasnezhad Omran N, Filizadeh S (2014) Location-based forecasting of vehicular charging load on the distribution system. IEEE Trans Smart Grid 5(2):632–641
Tang D, Wang P (2016) Probabilistic modeling of nodal charging demand based on spatial-temporal dynamics of moving electric vehicles. IEEE Trans Smart Grid 7(2):627–636
Mahmud K, Town GE (2016) A review of computer tools for modeling electric vehicle energy requirements and their impact on power distribution networks. Appl Energy 172(15):337–359
Waraich RA, Rashid MD, Galus MD, Dobler C et al (2013) Plug-in hybrid electric vehicles and smart grids: investigations based on a microsimulation. Transp Res Part C: Emerg Technol 28:74–86
Soares J, Canizes B, Lobo C et al (2012) Electric vehicle scenario simulator tool for smart grid operators. Energies 5(6):1881–1899
AVL LIST GmbH (2010) AVL CRUISE user’s guide. AVL, Austria, pp 1–82
AVL LIST GmbH (2008) AVL CRUISE interfaces. AVL, Austria, pp 13–47
Adamatzky AI (1996) Computation of shortest path in cellular automata. Math Comput Model 23(4):105–113
Batty M (2007) Cities and complexity: understanding cities with cellular automata, agent-based models and fractals, 1st edn. MIT Press, Cambridge
Zhao Y, Wei HL, Billings SA (2012) A new adaptive fast cellular automaton neighborhood detection and rule identification algorithm. IEEE Trans Power Syst 42(4):1283–1287
Maignan L, Yunes J-B (2013) Moore and von Neumann neighborhood n-dimensional generalized firing squad solutions using fields. In: 2013 first international symposium on computing and networking—across practical development and theoretical research (CANDAR), pp 552–558
Hayes JG, Davis K (2014) Simplified electric vehicle powertrain model for range and energy consumption based on epa coast-down parameters and test validation by argonne national lab data on the nissan leaf. Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC) 2014, pp 1–6
Gennaro MD, Paffumi E, Martini G et al (2014) Experimental investigation of the energy efficiency of an electric vehicle in different driving conditions. SAE Technical Paper. SAE International
Nagel K, Schreckenberg M (1992) A cellular automaton model for freeway traffic. J Phys I France 2(1):2221–2229
Baker T, Al-Dawsari B, Tawfik H et al (2015) GreeDi: an energy efficient routing algorithm for big data on cloud. Ad Hoc Netw 35:83–96
Simchi-Levi D, Berman O (1988) A heuristic algorithm for the traveling salesman location problem on networks. Oper Res 36(3):478–484
Shaaban MF, Atwa YM, Saadany EF (2011) PEVs modeling and impacts mitigation in distribution networks. IEEE Trans Power Syst 28(2):1122–1131
Boriboonsomsin K, Barth M (2011) Impacts of road grade on fuel consumption and carbon dioxide emissions evidenced by use of advanced navigation systems. Transp Res Rec 2139:21–30
Miranda V, Ranito JV, Proenca LM (1994) Genetic algorithms in optimal multistage distribution network planning. IEEE Trans Power Syst 9(4):1927–1933
Hodgson MJ (1990) A flow-capturing location-allocation model. Geograph Anal 22(3):270–279
Kerner BS (1998) Experimental features of self-organization in traffic flow. Phys Rev Lett 1(17):3797–3800
Nissa (2017) How far does the nissan leaf go? http://www.nissanusa.com/electric-cars/leaf/
EPA (2017) Urban dynamometer driving schedule (UDDS). https://19january2017snapshot.epa.gov/emission-standards-reference-guide/epa-urban-dynamometerdriving-schedule-udds_.html
Xiang Yue, Liu Junyong, Li Ran et al (2016) Economic planning of electric vehicle charging stations considering traffic constraints and load profile templates. Appl Energy 178(15):647–659