مدیریت باتری خودروهای برقی و بهبود الگوی مصرف بار با مدل سازی فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آیت الله بروجردی، بروجرد، ایران

چکیده

در این مقاله با استفاده از الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری به حل مسئله برنامه ریزی بهینه شبکه توزیع در حضور پارکینگ های هوشمند خودروهای برقی در سطح شبکه پرداخته می شود. تابع هدف مسئله برنامه ریزی بهینه شبکه توزیع در حضور خودروهای برقی کمینه نمودن هزینه برنامه ریزی شبکه شامل هزینه توان تحویلی خودروهای برقی، بهبود تقاضای بار شبکه شامل کاهش بار پیک شبکه و درنهایت بهبود پروفایل ولتاژ سیستم می باشد. به منظور حل مسئله چند هدفه از روش فازی برای آن استفاده شده است و توابع فازی برای هر تابع هدف استخراج حل می شود. شبکه نمونه توزیع ۵۴ باسه استاندارد Ⅿax−Ⅿin می شود و به کمک عملگر به عنوان شبکه مورد مطالعه در نظر گرفته شده و طرح های توسعه شبکه در دو حالت با IEEE و بدون حضور خودروهای برقی با یکدیگر مقایسه می شوند. نتایج نشان می دهد که هزینه کلی بهره برداری و پروفایل ولتاژ سیستم برای حالت شارژ و دشارژ هوشمند به ترتیب تقریب ً ا ۹ و ۳۱درصد کاهش را در مقایسه با حالت پایه بهره برداری شبکه خواهد داشت.

کلیدواژه‌ها


[1] A. Zakariazadeh, S. Jadid, P. Siano,Multi-objective scheduling of electric vehicles in smart distribution system, Energy Conversion and Management,Vol 79, pp43- 53, 2014.
 
[2] Y. Zhou, A. Ravey and M.C. Péra, A survey on driving prediction techniques for predictive energy management of plug-in hybrid electric vehicles, 2019.
 
[3] U. Cetinkaya, R. Bayindir and S. Ayik, ”Ancillary Services Using Battery Energy Systems and Demand Response”, 2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), pp. 212-215, 29 June-1 July 2021.
 
[4] F. Ayadi, I. Colak, I. Garip and H. I. Bulbul, ”Targets of Countries in Renewable Energy”, 2020 9th International Conference on Renewable Energy Research and Application (ICRERA), pp. 394-398, 27–30 Sept.2020.
 
[5] TU Diam, X Wang, K Cowan, T Shott. Technology roadmap for smart electric vehicle-to-grid (V2G) of residential chargers. Journal of Innovation and Entrepreneurship 2016; 5(15):1-13.
 
[6] H Tayarani, H Jahangir, R Nadafianshahamabadi, M Aliakbar Golkar, A Ahmadian, A Elkamel. Optimal Charging of Plug-In Electric Vehicle: Considering Travel Behavior Uncertainties and Battery Degradation. Applied Sciences. 2019; 9(16):3420.
 
[7] F Gianluca, G Tarquini, L Pasquali, L AnniballiDinesto. Impact of V2G/G2V Technologies on Distributed Generation Systems. IEEE 2014;1677-82.
 
[8] M. Akil, E. Dokur and R. Bayindir, ”Impact of Electric Vehicle Charging Profiles in Data-Driven Framework on Distribution Network”, 2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), pp. 220-225, 29 June-1 July 2021.
 
[9] M. S. Estrice, G. Sharma, K. T. Akindeji and I. E. Davidson, ”Frequency Regulation Studies of Interconnected PV Thermal Power System”, 2020 International SAUPEC/RobMech/PRASA Conference, pp. 1-5, 29–31.
 
[10] K Thirugnanam, H Saini, P Kumar. Mathematical Modeling of Li-Ion Battery for Charge/Discharge Rate and Capacity Fading Characteristics using Genetic Algorithm Approach. IEEE ,2019.
 
[11] J Saarenpää, M Kolehmainen, H Niska. Geodemographic analysis and estimation of early plug-in hybrid electric vehicle adoption. Appl Energy;107:456–64, 2013.
 
[12] N. Z. Xu, K. W. Chan, C. Y. Chung and M. Niu, ”Enhancing adequacy of isolated systems with electric vehicle-based emergency strategy”, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 21, no. 8, pp. 3469-3475, Aug. 2020.
 
[13] K Qian, Z Hou, J Liang, R Liu, D Sun. Interior Sound Quality Prediction of Pure Electric Vehicles Based on Transfer Path Synthesis. Applied Sciences. 2021.
 
[14] Shojaabadi, S., Abapour, S., Abapour, M. and Nahavandi, A, Optimal planning of plug-in hybrid electric vehicle charging station in distribution network considering demand response programs and uncertainties. IET Gener. Transm. Distrib., 10: 3330-3340.2016.
 
[15] S. Wang, Z. Y. Dong, F. Luo, K. Meng, and Y. Zhang, “Stochastic collaborative planning of electric vehicle charging stations and power distribution system,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, pp. 321-331, 2018.
 
[16] M. O. A. Kader, K. T. Akindeji and G. Sharma, ”A Novel Solution for Solving the Frequency Regulation Problem of Renewable Interlinked Power System Using Fusion of AI”, Energies, vol. 15, no. 9, pp. 3376, 2022.
 
[17] S. Vadi, F. B. Gurbuz, S. Sagiroglu and R. Bayindir, ”2021 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid)”, Optimization of PI Based Buck-Boost Converter by Particle Swarm Optimization Algorithm, pp. 295-301, 2021.
 
[18] H.-C. Liu, M. Yang, M. Zhou, and G. Tian, “An integrated multi-criteria decision making approach to location planning of electric vehicle charging stations,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 20, pp. 362-373, 2019.
 
[19] S. N. Jahromi, A. Askarzadeh, and A. Abdollahi, “Modelling probabilistic transmission expansion planning in the presence of plug-in electric vehicles uncertainty by multi-state Markov model,” IET Generation, Transmission and Distribution, vol. 11, pp. 1716-1725, 2018.
 
[20] M. A. El-Dabah, S. Kamel, M. Khamies, H. Shahinzadeh and G. B. Gharehpetian, ”Artificial Gorilla Troops Optimizer for Optimum Tuning of TID Based Power System Stabilizer”, 2022 9th Iranian Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS), pp. 1-5, 2–4, 2022.
 
[21] Y. Li, Z. Yang, D. Zhao, H. Lei, B. Cui and S. Li, ”Incorporating energy storage and user experience in isolated microgrid dispatch using a multiobjective model”, IET Renewable Power Generation, vol. 13, no. 6, pp. 973-981, 2019.
 
[22] R.-C. Leou, C.-L. Su and C.-N. Lu, ”Stochastic analyses of electric vehicle charging impacts on distribution network”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 29, no. 3, pp. 1055-1063, 2013.
 
[23] V. Miranda, J. V Ranito, and L. M. Proenca, “Genetic algorithms in optimal multistage distribution network planning,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 9, no. 4, pp. 1927–1933, 1994.
 
[24] Katoch, S., Chauhan, S.S. Kumar, V. A review on genetic algorithm: past, present, and future. Multimed Tools Appl 80, 8091–8126 2021.
 
[25] Poli, R., Kennedy, J. Blackwell, T. Particle swarm optimization. Swarm Intell 1, 33–57 ,2007. م دی ری
 
[26] Kaveh, A., Bakhshpoori, T. Imperialist Competitive Algorithm. In: Metaheuristics: Outlines, MATLAB Codes and Examples. Springer, Cham,2019.
 
 
[27] Castillo, O., Ochoa, P., Soria, J. Differential Evolution Algorithm. In: Differential Evolution Algorithm with Type-2 Fuzzy Logic for Dynamic Parameter Adaptation with Application to Intelligent Control. SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology, 2021.
 
[28] M.Dorigo, G.D. Caro and L.M.Gambardella, “PARETO for Discrete Optimization”, Artificial Life,Vlo.5, No.3, PP. 137-172,1999.
 
[29] R.E.Bellman, L.A. Zadeh, “Decision-making in a fuzzy environment,” Manage Sci,vol.17,No.4, pp.141– 64,1970.