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En réponse aux problèmes découlant du comportement désordonné de charge et de décharge des piles de charge de stockage d'énergie des véhicules électriques, ainsi qu'aux caractéristiques dynamiques des véhicules électriques, nous avons développé une stratégie d'optimisation de calendrier de charge et de décharge ordonnée pour les piles de charge de stockage d'énergie en tenant compte des tarifs d'électricité différenciés selon l'utilisation. Les variables décisionnelles incluent les prix de charge et de décharge, les états et la puissance des véhicules électriques. Nous avons construit un modèle mathématique pour la planification de la charge et de la décharge des véhicules électriques avec pour objectifs d'optimisation de minimiser les coûts de charge et de décharge des véhicules électriques et de maximiser les revenus des piles de charge. Pour relever les défis d'optimisation multi-variable, multi-objectifs et hautement dimensionnelle dans le modèle proposé, nous proposons un Algorithme Amélioré Hybride de Faucon de Harris à Multi-stratégies (MHIHHO). De plus, pour valider les performances d'optimisation de l'algorithme proposé, des fonctions de test de référence CEC sont utilisées pour évaluer la précision d'optimisation de l'algorithme, sa vitesse de convergence, sa stabilité et sa signification. Enfin, des simulations de planification basées sur l'optimisation sont réalisées en tenant compte des contraintes de puissance pour la charge et la décharge de stockage d'énergie à différents intervalles de temps, ainsi que des charges de décharge. La méthode proposée réduit le ratio pic-valley des charges typiques de 52,8 % par rapport à l'algorithme d'origine, alloue efficacement les piles de charge pour stocker les ressources d'électricité pendant les périodes creuses, réduit les coûts de charge pour les utilisateurs de 16,83 % à 26,3 %, et augmente les revenus des piles de charge.
Tang et al. (Mercredi,) ont étudié cette question.