Eine zuverlässige optimale Zuweisung von Ladestationen für Elektrofahrzeuge

Dieses Papier präsentiert einen neuen und effektiven Ansatz zur optimalen Zuweisung von Elektrofahrzeug (EV) Stationen in einem Verteilungsnetz, indem elektrische und straßliche Beschränkungen integriert werden. Die vorgeschlagene Methodik, eine Optimierungstechnologie in zwei Phasen, geht auf die Herausforderungen ein, die durch die steigende Energienachfrage durch die Einführung von EVs verursacht werden. In der ersten Phase wird die stochastische Nachfragestruktur von EVs simuliert, wobei die Wahrscheinlichkeit und hierarchische Clusterbildung der EV-Nachfrage basierend auf der Reiseentfernung der Nutzer berücksichtigt werden. Diese Phase konzentriert sich auf die Nachahmung der Unsicherheit von Reiseverhalten der EV-Nutzer, Ankunfts- und Abfahrtszeiten sowie deren Auswirkungen auf das EV-Nachfrageprofil. In der zweiten Phase wird ein multi-objektives Problem formuliert, um Leistungsverluste, Spannungsabweichungen zu minimieren und die Systemzuverlässigkeit zu erhöhen. Um dies zu erreichen, werden Ladestationenzonen durch Clustering des Verkehrsnetzes in Gruppen bestimmt, und statistische Simulationen des Verhaltens der EV-Nutzer werden basierend auf Wahrscheinlichkeit häufig durchgeführt. Um die optimale Lösung für das untersuchte System, das aus einem 25-Knoten-Verkehrsnetz besteht, das mit dem IEEE 69 Bus-Verteilungsnetz verbunden ist, zu erhalten, wird die Galaxy Gravity Optimization-Technik angewandt. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, wie die Platzierung von Ladestationen die Zuverlässigkeitsindizes, Leistungsverluste und Spannungsabweichungen beeinflusst.