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La capacité de service des stations de recharge pour véhicules électriques à recharge (PEV) est physiquement limitée par la disponibilité des chargeurs et la capacité des transformateurs locaux. Cependant, la performance opérationnelle de la station est devenue un facteur de plus en plus important pour améliorer l'accessibilité du service de recharge. Dans ce travail, nous proposons un cadre d'optimisation innovant au niveau de la station pour faire fonctionner la station de recharge avec une politique de tarification optimale et une planification des charges. Ce modèle incorpore les comportements humains pour capturer explicitement et efficacement le processus de décision de recharge des conducteurs. Nous proposons un menu de services de recharge à prix différenciés, qui diffèrent à la fois par les prix par unité et par le calendrier de livraison d'énergie. En impliquant l'humain dans le processus, le modèle opérationnel exploite également la capacité d'atténuer le problème de dépassement de temps qui se produit lorsque la session de recharge d'un PEV est terminée. Nous proposons ensuite une méthodologie de transformation convexe multi-blocs pour reformuler le problème non convexe résultant via l'Inégalité de Fenchel-Young ; l'algorithme de descente par coordonnées de blocs est appliqué pour résoudre le problème global et l'efficacité permet une mise en œuvre en temps réel. En conséquence, notre simulation démontre que les politiques de contrôle proposées peuvent réaliser des avantages dans trois aspects : (i) gains nets de profits, (ii) réduction du dépassement de temps, et (iii) augmentation de la qualité du service.
Zeng et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.