[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
IEEE
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 14، شماره 4 - ( 10-1404 ) ::
جلد 14 شماره 4 صفحات 59-44 برگشت به فهرست نسخه ها
بهینه‌سازی چندهدفه برای مدیریت یکپارچه منابع تولید پراکنده و شارژ/دشارژ خودروهای برقی در شبکه‌های توزیع با استفاده از مکانیزم قیمت‌گذاری حاشیه‌ای مکانی
محسن عسگری ، احسان آزاد فارسانی*1 ، امیر حسینی
چکیده:   (642 مشاهده)

این مقاله یک چارچوب نوین بهینه‌سازی چندهدفه برای مدیریت همزمان شارژ و دشارژ خودروهای برقی قابل اتصال به شبکه (PHEV) و واحدهای تولید پراکنده (DG) در شبکه‌های توزیع ارائه می‌دهد. رویکرد پیشنهادی با در نظر گرفتن همزمان سه بعد فنی، اقتصادی و زیست‌محیطی، به دنبال بهبود بهره‌وری شبکه و مدیریت هوشمند انرژی است. این مدل با بهره‌گیری از مکانیزم قیمت‌گذاری حاشیه‌ای مکانی (LMP) در باس‌های مجهز به خودروهای برقی و ایستگاه‌های شارژ، سه هدف اصلی را دنبال می‌کند: (۱) افزایش سود واحدهای DG و مالکان EV، (۲) بهبود شاخص‌های فنی شبکه از جمله کاهش تلفات و ارتقای قابلیت اطمینان، و (۳) کاهش آلایندگی ناشی از تولید برق. مسئله بهینه‌سازی پیشنهادی بر روی شبکه شعاعی ۸۳ باس IEEE پیاده‌سازی شده و با موفقیت به کمک الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) حل گردیده است. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهند که چارچوب پیشنهادی توانایی چشمگیری در موازنه اهداف متضاد داشته و ابزار مناسبی برای اپراتورهای شبکه در جهت اتخاذ تصمیم‌های بهینه مبتنی بر اولویت‌های لحظه‌ای فراهم می‌کند.

واژه‌های کلیدی: خودروهای برقی - قیمت‌گذاری حاشیه‌ای مکانی – مدیریت شارژ و دشارژ- بهینه سازی
متن کامل [PDF 1413 kb]   (73 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1404/7/12 | پذیرش: 1404/9/2 | انتشار: 1404/10/6
فهرست منابع
1. Aghajan-Eshkevari, S., Azad, S., Nazari-Heris, M., Ameli, M. T., & Asadi, S. (2022). Charging and Discharging of Electric Vehicles in Power Systems: An Updated and Detailed Review of Methods, Control Structures, Objectives, and Optimization Methodologies. Sustainability, 14(4), 2137. Retrieved from https://www.mdpi.com/2071-1050/14/4/2137 [DOI:10.3390/su14042137]
2. Aljafari, B., Jeyaraj, P. R., Kathiresan, A. C., & Thanikanti, S. B. (2023). Electric vehicle optimum charging-discharging scheduling with dynamic pricing employing multi agent deep neural network. Computers and Electrical Engineering, 105, 108555. doi: [DOI:10.1016/j.compeleceng.2022.108555]
3. An, Y., Gao, Y., Wu, N., Zhu, J., Li, H., & Yang, J. (2023). Optimal scheduling of electric vehicle charging operations considering real-time traffic condition and travel distance. Expert Systems with Applications, 213, 118941. doi: [DOI:10.1016/j.eswa.2022.118941]
4. Anastasiadis, A. G., Kondylis, G. P., Polyzakis, A., & Vokas, G. (2019). Effects of Increased Electric Vehicles into a Distribution Network. Energy Procedia, 157, 586-593. doi: [DOI:10.1016/j.egypro.2018.11.223]
5. Azad-Farsani, E., Abedini, S., & Sardou, I. G. (2021). Optimal coordination of plug-in hybrid electric vehicles: A stochastic market-based approach. Journal of Cleaner Production, 321, 128990. doi: [DOI:10.1016/j.jclepro.2021.128990]
6. Baharin, N., & Abdullah, T. A. R. T. (2013). Challenges of PHEV Penetration to the Residential Network in Malaysia. Procedia Technology, 11, 359-365. doi: [DOI:10.1016/j.protcy.2013.12.203]
7. Bharat, M., Dash, R., Reddy, K. J., Murty, A. S. R., C, D., & Muyeen, S. M. (2024). Secure and efficient prediction of electric vehicle charging demand using α2-LSTM and AES-128 cryptography. Energy and AI, 16, 100307. doi: [DOI:10.1016/j.egyai.2023.100307]
8. Dorokhova, M., Martinson, Y., Ballif, C., & Wyrsch, N. (2021). Deep reinforcement learning control of electric vehicle charging in the presence of photovoltaic generation. Applied Energy, 301, 117504. doi: [DOI:10.1016/j.apenergy.2021.117504]
9. Dulău, L. I., & Bică, D. (2020). Effects of Electric Vehicles on Power Networks. Procedia Manufacturing, 46, 370-377. doi: [DOI:10.1016/j.promfg.2020.03.054]
10. ESLAMI, R., NAFISI, H., & HOSSEINI, A. (2019). Presenting a new method for charging and discharging PHEVs for improving in electrical parameters of the network. Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity, 8(1), 41-52. Retrieved from http://ieijqp.ir/article-1-604-fa.html
11. Hadian, E., Akbari, H., Farzinfar, M., & Saeed, S. A. (2021). Optimal Charging/Discharging Control of Electric Vehicle Charging Station Considering Grid Resiliency. International Journal of Industrial Electronics Control and Optimization, 4(4), 453-464. doi:10.22111/ieco.2021.37211.1335
12. Hosseini, S. A., Sadeghi, S. H. H., & Nasiri, A. (2023, 29 Aug.-1 Sept. 2023). Penetration Evaluation of Residential EV Chargers Considering Grid Parameters and Constraints. Paper presented at the 2023 12th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA). [DOI:10.1109/ICRERA59003.2023.10269438]
13. Hung, D. Q., Dong, Z. Y., & Trinh, H. (2016). Determining the size of PHEV charging stations powered by commercial grid-integrated PV systems considering reactive power support. Applied Energy, 183, 160-169. doi: [DOI:10.1016/j.apenergy.2016.08.168]
14. Kavousi-Fard, A., & Niknam, T. (2014). Optimal Distribution Feeder Reconfiguration for Reliability Improvement Considering Uncertainty. IEEE Transactions on Power Delivery, 29(3), 1344-1353. doi:10.1109/TPWRD.2013.2292951 [DOI:10.1109/TPWRD.2013.2292951]
15. Lou, Y. L., Wu, C. X., Shi, Z. Z., & Yang, R. (2022). Evaluation of EV penetration level limit in distribution system applying charging and scheduling strategies. Sustainable Energy, Grids and Networks, 32, 100922. doi: [DOI:10.1016/j.segan.2022.100922]
16. Maeng, J., Min, D., & Kang, Y. (2023). Intelligent charging and discharging of electric vehicles in a vehicle-to-grid system using a reinforcement learning-based approach. Sustainable Energy, Grids and Networks, 36, 101224. doi: [DOI:10.1016/j.segan.2023.101224]
17. Majid, M. A., J, C. R. K., & Ahmed, A. (2024). Advances in electric vehicles for a self-reliant energy ecosystem and powering a sustainable future in India. e-Prime - Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, 10, 100753. doi: [DOI:10.1016/j.prime.2024.100753]
18. Masoum, A. S., Deilami, S., Abu-Siada, A., & Masoum, M. A. S. (2015). Fuzzy Approach for Online Coordination of Plug-In Electric Vehicle Charging in Smart Grid. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 6(3), 1112-1121. doi:10.1109/TSTE.2014.2327640 [DOI:10.1109/TSTE.2014.2327640]
19. Mhaisen, N., Fetais, N., & Massoud, A. (2020, 2-5 Feb. 2020). Real-Time Scheduling for Electric Vehicles Charging/Discharging Using Reinforcement Learning. Paper presented at the 2020 IEEE International Conference on Informatics, IoT, and Enabling Technologies (ICIoT). [DOI:10.1109/ICIoT48696.2020.9089471]
20. Obeidat, M. A., Almutairi, A., Alyami, S., Dahoud, R., Mansour, A. M., Aldaoudeyeh, A.-M., & Hrayshat, E. S. (2021). Effect of Electric Vehicles Charging Loads on Realistic Residential Distribution System in Aqaba-Jordan. World Electric Vehicle Journal, 12(4), 218. Retrieved from https://www.mdpi.com/2032-6653/12/4/218 [DOI:10.3390/wevj12040218]
21. Ortega-Vazquez, M. A. (2014). Optimal scheduling of electric vehicle charging and vehicle-to-grid services at household level including battery degradation and price uncertainty. IET Generation, Transmission & Distribution, 8(6), 1007-1016. doi: [DOI:10.1049/iet-gtd.2013.0624]
22. Partovi, M., Esmaeili, S., & Aein, M. (2022). Increasing the Penetration of Electric Vehicles in Distribution Networks Using Optimal Charging/Discharging Control and Reactive Power Support in the Presence of Nonlinear Loads. International Transactions on Electrical Energy Systems, 2022, 3838113. doi:10.1155/2022/3838113 [DOI:10.1155/2022/3838113]
23. Putrus, G. A., Suwanapingkarl, P., Johnston, D., Bentley, E. C., & Narayana, M. (2009, 7-10 Sept. 2009). Impact of electric vehicles on power distribution [DOI:10.1109/VPPC.2009.5289760]


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Asgari M, Azad-Farsani E, Hosseini A. Multi-objective optimization for integrated management of distributed generation resources and electric vehicle charging/discharging in distribution networks using locational marginal pricing mechanism. ieijqp 2025; 14 (4) :44-59
URL: http://ieijqp.ir/article-1-1048-fa.html

عسگری محسن، آزاد فارسانی احسان، حسینی امیر. بهینه‌سازی چندهدفه برای مدیریت یکپارچه منابع تولید پراکنده و شارژ/دشارژ خودروهای برقی در شبکه‌های توزیع با استفاده از مکانیزم قیمت‌گذاری حاشیه‌ای مکانی. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1404; 14 (4) :44-59

URL: http://ieijqp.ir/article-1-1048-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 4 - ( 10-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.04 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4741