ev_chargingcoordination2017
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운송 부문은 총 에너지 소비량의 상당 부분을 차지하며 현재 화석 연료를 기반으로합니다. 도로 운송의 대규모 전기 화를 통한 온실 가스 배출 완화는 유통 네트워크에서 전압 프로파일을 악화시키고 네트워크 장비를 과부하시킬 수 있습니다. 중앙 집중식 및 조정 된 방식으로 전기 자동차의 충전 일정을 제어하면 문제를 완화 할 수있는 잠재적 인 솔루션이 제공되며 네트워크 인프라 업그레이드에 대한 투자를 연기 할 수 있습니다.
이 작업에서는 주거용 저전압 분배 네트워크에서 전기 자동차를 밤새 충전하기위한 강력한 비용을 모방하는 단방향 일정 예약 루틴이 제시되어 확률 론적 환경에서 로컬 네트워크, 장비 및 충전 수요 제약 조건을 관찰합니다. 계산 복잡성을 줄이기 위해 선형 전력 흐름 근사치가 사용됩니다. 모델링 된 환경에는 확률 론적 일일 여행 거리, 도착 및 출발 시간을 포함한 전기 자동차 소유자의 불확실한 주거 전기 수요, 시장 가격 및 전기 자동차 소유자의 이동성 행동이 포함됩니다. 이러한 매개 변수의 확률 분포에 대한 지식은 충전 비용, 네트워크 과부하, 전압 위반 및 충전 신뢰성에 대한 위험을 헤지하는 데 사용됩니다.
결과는 불확실성의 영향과 최적화 동안 위험의 특정 측면을 해결하는 효과에 대한 통찰력을 제공합니다. 특히, 일시적으로 가변적 인 가계 수준 수요 수요 피크와 초기 배터리 충전 수준에 대한 보수적 인 추정치로 계획하면 최적화 된 일정의 신뢰성과 기술적 타당성이 향상되었습니다. 또한 가변 전기 가격의 영향을 증폭시키는 동적 그리드 부과금의 도입은 사소한 재정의 영향 만 발생할 수있는 수요 측면 관리에 의한 비용 절감의 주요 결정 요인을 구성한다는 점도 더욱 간략하게 설명되어있다.
필요한 모든 패키지를 설치하려면 setup.py 실행하십시오. 파일이 실행 가능합니다.
conda 로 요구 사항을 설치하십시오.
$ conda install --file requirements.txt
터미널 (Linux 또는 MacOS) 또는 명령 줄 창 (Windows)에서 다음 명령을 실행하여 필요한 패키지로 새로운 콘다 환경을 만듭니다. requirements.yml 이 포함 된 디렉토리 내 에서이 명령을 실행하십시오.
conda env create -f requirements.yml 먼저, parameters/evalParams.ini 에서 매개 변수를 지정한 다음 /src/run.py 실행하십시오.
논문 및 분석은 /docs/ 에서 보완됩니다.
결과는 고유 날짜 싱글 톤으로 표시된 폴더에 /log/ 에 저장됩니다. 이 논문에 사용 된 결과는 큰 파일 크기로 인해 요청시 제공됩니다.
