用于电动汽车充电的平滑最小松弛度优先算法

Niangjun Chen; Christian Kurniawan; Yorie Nakahira; Lijun Chen; Steven H. Low

用于电动汽车充电的平滑最小松弛度优先算法

系统与控制 2021-02-18 v1 系统与控制最优化与控制

作者: Niangjun Chen , Christian Kurniawan , Yorie Nakahira , Lijun Chen , Steven H. Low

摘要

自适应充电能够以规模化且经济有效的方式为电动汽车(EV)充电,尽管EV到达存在不确定性。我们将自适应EV充电表述为一个可行性问题,在满足充电速率与总充电功率约束的同时,于截止时间前满足所有EV的能量需求。我们提出了一种在线算法——平滑最小松弛度优先(sLLF),其在不知晓未来到达与需求的情况下决定当前充电速率。我们从解析与数值两方面刻画了sLLF算法的性能。基于真实数据的数值实验表明,该算法相较于其他几种现有EV充电算法具有显著更高的可行充电率。我们采用资源扩增框架来评估算法的可行性条件。评估显示,sLLF算法仅需0.07的资源增量即可实现完全可行性。

关键词

电动汽车充电自适应充电在线算法平滑最小松弛度优先可行性问题资源扩增

引用

@article{arxiv.2102.08610,
  title  = {Smoothed Least-Laxity-First Algorithm for EV Charging},
  author = {Niangjun Chen and Christian Kurniawan and Yorie Nakahira and Lijun Chen and Steven H. Low},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2102.08610},
  year   = {2021}
}

备注

14 pages, 4 figures

用于电动汽车充电的平滑最小松弛度优先算法

摘要

关键词

引用

备注

相关论文