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Un marco de gestión y programación de optimización para vehículos eléctricos que participan en una respuesta de demanda de red eléctrica regional bajo el modo de intercambio de baterías

Autores: Yang, Xiaolong; Du, Ruoyun; Ji, Zhengsen; Wang, Qian; Qu, Meiyu; Gao, Weiyao

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un marco de gestión y programación de optimización para vehículos eléctricos que participan en una respuesta de demanda de red eléctrica regional bajo el modo de intercambio de baterías


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Energía
Vehículos
Intercambio de baterías
Red
Respuesta a la demanda
Optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con el rápido desarrollo de la industria de vehículos de energía nueva y tecnología de baterías, además del modo de carga para complementar el modo de energía para vehículos eléctricos, el modo de intercambio de baterías también está a punto de convertirse en una forma importante para que los vehículos eléctricos recarguen energía. Por lo tanto, en este contexto, este documento planifica el marco de gestión de respuesta a la demanda de vehículos eléctricos que participan en la red eléctrica regional bajo el modo de intercambio de baterías desde la primera vez. Con base en esto, se propuso la distribución de la demanda de intercambio de baterías mediante el modelo de análisis de series temporales de diferentes tipos de vehículos eléctricos. Luego, con el objetivo de reducir la diferencia de carga pico-valle en la red eléctrica regional como objetivo de gestión de optimización, se construyó el modelo de programación de optimización de carga de vehículos eléctricos que participan en la respuesta a la demanda de la red eléctrica regional bajo el modo de intercambio de baterías. El análisis de casos muestra que bajo el modo de intercambio de baterías, al participar en la respuesta a la demanda a través de la gestión óptima y programación de la carga de la batería de energía, se puede ayudar a la red a equilibrar la contradicción entre la oferta y la demanda en el pico y el valle y promover el consumo total de energía nueva.

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