基于多目标哈里斯鹰优化的电动汽车协调以实现电网平衡
人工智能
2023-11-27 v1 神经与进化计算
系统与控制
系统与控制
摘要
可再生能源的兴起与向电动汽车(EVs)的转型同时发生,给本地电网的能量平衡带来了技术与运营挑战。如今,电网无法应对电动汽车使用的激增,从而需要更具协调性且感知电网的电动汽车充放电策略。然而,协调多辆电动汽车向电网的功率流动需要复杂算法与负载均衡策略,因为复杂度随控制变量与电动汽车数量增加而上升,亟需庞大的优化与决策搜索空间。本文提出一种面向日前时段的电动汽车车队协调模型,旨在利用电动汽车存储盈余能量并在能量亏缺时段放电,以保障可靠能源供应并维持本地电网稳定。该优化问题使用哈里斯鹰优化(HHO)求解,考量与电网平衡、时间使用偏好及电动汽车驾驶者位置相关的准则。与种群个体位置相关的电动汽车调度通过探索与利用操作进行调整,确保其技术与运营可行性,而兔子个体每轮迭代使用轮盘赌算法以非支配电动汽车调度更新。该方案在特尔尼市电动出行服务框架内评估。结果表明,协调的电动汽车充放电不仅满足平衡服务要求,且与用户偏好吻合且偏差最小。
引用
@article{arxiv.2311.14563,
title = {Electric Vehicles coordination for grid balancing using multi-objective Harris Hawks Optimization},
author = {Cristina Bianca Pop and Tudor Cioara and Viorica Chifu and Ionut Anghel and Francesco Bellesini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.14563},
year = {2023}
}
备注
Submitted to Elsevier journal