ev_chargingcoordination2017
1.0.0
O setor de transporte é responsável por uma proporção significativa do consumo total de energia e, até o momento, é amplamente baseado em combustíveis fósseis. A mitigação das emissões de gases de efeito estufa através da eletrificação em larga escala do transporte rodoviário provavelmente deteriorará os perfis de tensão e sobrecarregará o equipamento de rede em redes de distribuição. O controle do cronograma de carregamento de veículos elétricos de maneira centralizada e coordenada fornece uma solução potencial para mitigar os problemas e pode adiar o investimento na atualização das infraestruturas de rede.
Neste trabalho, é apresentada uma robusta rotina de agendamento unidirecional de minimização de custos para cobrar veículos elétricos durante a noite em redes de distribuição de baixa tensão residencial que observa as restrições de rede, equipamentos e demanda de cobrança em um ambiente estocástico. Para reduzir a complexidade computacional, é utilizada uma aproximação de fluxo de energia linear. O ambiente modelado envolve a demanda incerta de eletricidade residencial, os preços de mercado e o comportamento de mobilidade dos proprietários de veículos elétricos, incluindo distâncias estocásticas de viagem diária, horários de chegada e partida. O conhecimento sobre as distribuições de probabilidade desses parâmetros é usado para proteger riscos em relação ao custo de cobrança, sobrecarga de rede, violação de tensão e confiabilidade de cobrança.
Os resultados fornecem uma visão do impacto da incerteza e da eficácia de abordar aspectos específicos do risco durante a otimização. Particularmente, a consideração de picos de demanda em nível familiar temporalmente variável e planejamento com estimativas mais conservadoras dos níveis iniciais de carga da bateria aumentaram a confiabilidade e a viabilidade técnica dos horários otimizados. Além disso, é descrito que a introdução de taxas de grade dinâmica, que amplificam o efeito dos preços variáveis de eletricidade, constituem um determinante essencial do potencial de economia de custos pelo gerenciamento lateral da demanda que pode incorrer apenas em pequenas implicações fiscais.
Execute setup.py para instalar todos os pacotes necessários. O arquivo é executável.
Instale os requisitos com conda .
$ conda install --file requirements.txt
Crie um novo ambiente do CONDA com os pacotes necessários, executando o seguinte comando em um terminal (Linux ou MacOS) ou uma janela da linha de comando (Windows), certificando-se de executar esse comando dentro do diretório que contém o arquivo requirements.yml :
conda env create -f requirements.yml Para executar, primeiro, especifique parâmetros em parameters/evalParams.ini e depois execute /src/run.py .
Dissertação e análise são complementadas em /docs/
Os resultados são armazenados em /log/ em uma pasta indicada por uma data única Singleton. Os resultados usados para esta tese estão disponíveis mediante solicitação devido a grandes tamanhos de arquivo.
