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Das Papier zeigt Verbesserungen im Netz mit Ergebnissen, die die Integration von intelligenten Ladealgorithmen für Elektrofahrzeuge (EVs) und photovoltaische (PV) Energiequellen berücksichtigen, um den Energiefluss effektiv zu steuern. Es zielt darauf ab, die Energiekosten zu minimieren, indem die bidirektionale Energiemtransferfähigkeit von EVs genutzt und ihre Interaktion mit dem Netz und den PV-Quellen optimiert wird. Der vorgeschlagene Algorithmus berücksichtigt verschiedene Parameter wie das Verhältnis der Transformatorenlast, die Solarstromerzeugung und den Ladezustand der Fahrzeugbatterien. Die Algorithmen werden durch den Erwerb von Echtzeitdaten eines vordefinierten Transformators in einer Nachbarschaft von dem Elektrizitätsversorgungsunternehmen über ein Jahr implementiert. Die Anzahl der EVs wird für die Jahre 2025 und 2030 geschätzt. Gebäude mit Energiemanagementsystemen (BEMS), die EVs mit einem kontrollierten Ladealgorithmus aufladen, bieten Unterstützung mit erneuerbaren Energien durch PV und reduzieren die Transformatorenlast während der Spitzenstunden mit dem V2G-Algorithmus. BEMS werden nicht in Gebäuden ohne EV oder PV angewendet. Simulationsergebnisse zeigen, dass mit zunehmender Anzahl von EVs die Unterstützung erneuerbarer Energiequellen und der kontrollierte Ladealgorithmus allein nicht ausreichen. Es wird jedoch gezeigt, dass die Energiekosten und die Belastung des Netzes erfolgreich minimiert werden, indem der V2G-Algorithmus zusätzlich zum kontrollierten Ladealgorithmus und PV verwendet wird.
Yayla et al. (Thu.) haben diese Frage untersucht.