中压电网中电动汽车充电的最佳位置

Marlon Julián Silva-Rodríguez, Fernan Alonso Vega-Torres, Javier Enrique Solano-Martínez
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摘要

本文提出了一种利用协同模拟优化充电站选址的方法。电气系统采用DigSILENT PowerFactory模型。在Matlab中实现了优化算法。这个问题的挑战是定义一个网关,允许Matlab与DigSILENT PowerFactory通信。Matlab用于开发充电站最优位置算法(UOER),因为它有优秀的工具,允许数据分析和算法开发。该网络在DigSILENT PowerFactory中实现,因为它在电力系统模拟中具有出色的分析能力。提出的算法,这是一个混合算法由两个标准,第一个就是搜索方法,评估所有可能的解决方案和选择最佳解决方案中,另一方面,第二项标准,包括精英选择最好的解决方案,并且将他们转移到下一代没有任何改动。所开发的算法是一种启发式算法,不能保证找到最优解;然而,在案例研究中,系统允许找到最优解。通过这项工作,未来将允许向任何拥有配电系统的网络运营商或实体提供服务,并找到充电站的最佳位置。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Ubicación óptima para recarga de vehículos eléctricos en una red de media tensión
En este trabajo, se presenta una metodología para la ubicación óptima de estaciones de recarga utilizando cosimulación. El sistema eléctrico se modela en DigSILENT PowerFactory. El algoritmo de optimización se implementa en Matlab. El desafío de este problema es definir una pasarela que permita comunicar Matlab con DigSILENT PowerFactory. Se utiliza Matlab para desarrollar el algoritmo de Ubicación Óptima de Estaciones de Recarga (UOER), pues cuenta con excelentes herramientas que permiten hacer análisis de los datos y desarrollo de algoritmos. La red se implementa en DigSILENT PowerFactory por su excelente análisis en simulaciones de sistemas eléctricos. El algoritmo propuesto, es un algoritmo híbrido conformado por dos criterios donde el primero es el método de búsqueda exhaustiva, el cual evalúa todas las posibles soluciones y escoge la mejor solución entre todas, por otra parte, el segundo criterio se basa en el elitismo, el cual consiste en seleccionar las mejores soluciones, y trasladarlas a la siguiente generación sin ninguna alteración. El algoritmo desarrollado, es un algoritmo heurístico el cual no garantiza que se va a encontrar el óptimo de la solución; sin embargo, se muestra que para casos de estudio el sistema permite encontrar la solución óptima. Con este trabajo, se permitirá en un futuro brindar servicios a cualquier operador de red o entidad que tenga un sistema de distribución, y encontrar la ubicación óptima de estaciones de recarga.
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