Порівняльний аналіз та оптимізація роботи мережевої та автономної сонячної фотоелектричної зарядної станції для зарядження електромобілів

Abstract

Однією з ключових стратегій декарбонізації та екологічного транспорту є використання електромобілів (EV). Однак такі проблеми, як обмежена зарядна інфраструктура, характеристики батареї електромобілів і складнощі інтеграції в мережу, залишаються. Це дослідження пропонує підхід змішаного цілочисельного лінійного програмування (MILP) для оптимізації підключеної до мережі сонячної фотоелектричної комерційної зарядної станції для електромобілів (SPEVCS) із системою накопичення енергії акумулятора (BESS) для максимізації прибутку. Модель MILP ефективно керує операціями SPEVCS, враховуючи коливання сонячної енергії, шаблони зарядки електромобілів і використання BESS. Координуючи графіки заряджання, можна підвищити стабільність мережі, а надлишок сонячної енергії можна вигідно використовувати. Порівняння сценаріїв SPEVCS, підключених до мережі, і поза мережею, підкреслює переваги інтеграції в мережу. Невідповідність сонячної енергії оптимальним періодам заряджання створює проблему, яку тут розглядають за допомогою використання BESS та імпорту/експорту дефіциту/надлишку електроенергії з/до мережі. Запропонована структура включає прогнози сонячної енергії та ймовірнісні прогнози прибуття EV, підвищуючи точність прийняття рішень. Такий підхід сприяє життєздатній комерційній зарядці електромобілів, просуває екологічний транспорт і зміцнює стійкість мережі.

One of the key strategies for decarbonization and sustainable transport is the use of electric vehicles (EVs). However, such problems as the sharing of charging infrastructure, battery characteristics of electric vehicles and flexible integration in the middle are eliminated. This further study uses a mixed integer line programming (MILP) approach to optimize a connected photovoltaic commercial charging station for electric vehicles (SPEVCS) with a battery energy storage system (BESS) to maximize profits. The MILP model effectively handles SPEVCS operations, medical power supply, electric vehicle charging patterns and BESS. By coordinating charging schedules, the stability of the threshold can be promoted, and excess sleep energy can be effectively curtailed. The updating of SPEVCS scenarios, connecting before and after the measure, reinforces the benefits of integration into the measure. The inconsistency of solar energy with optimal charging periods creates a problem, which is considered to be due to the BESS supply and import/export of electricity shortages/surpluses due to a shortage. The proposed structure includes forecasts of solar energy and highly accurate forecasts of EV arrivals, increasing the accuracy of decision making. This approach facilitates the commercial charging of electric vehicles, promotes environmentally friendly transport and improves the durability of the circuit.