Validation of optimal electric vehicle charging station allotment on IEEE 15-bus system

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20998/2074-272X.2021.3.11

Ключові слова:

зарядна станція для електромобілів, оптимальний розподіл, 15-шинна система IEEE, аналіз стабільності напруги, аналіз потоку навантаження, оптимізація рою частинок

Анотація

Вступ. Зменшення традиційних енергетичних ресурсів та їх несприятливий вплив на навколишнє середовище змусили дослідників і галузі промисловості перейти до нетрадиційних енергетичних ресурсів. Отже, в енергетичному та транспортному секторах спостерігається кардинальна зміна парадигми від традиційного викопного палива до технологій, що базуються на відновлюваних джерелах енергії. Беручи до уваги розповсюдження електромобілів, енергетичні компанії постійно працюють над розширенням потужностей для зарядки електромобілів. Проблема. Включення зарядних станцій для електромобілів до електричної мережі викликає ускладнення, оскільки вимоги до зарядки мають випадковий характер по всій електромережі, і, в свою чергу, незапланована установка зарядної станції для електромобілів може призвести до погіршення профілю системи. Мета. Щоб полегшити проблему, оптимальне розміщення зарядних станцій в існуючій системі розподілу електроенергії стратегічним чином є питанням надзвичайно важливого значення для підтримки стабільності системи та якості електроенергії. У цій роботі вивчається оптимальне розміщення зарядних станцій для електричних транспортних засобів в 15-шинній системі IEEE з метою мінімізації найвищих відхилень напруги вгору та донизу. Методологія. В першу чергу, проводиться аналіз стабільності напруги для ідентифікації відповідних вузлів системи для інтеграції. Показники чутливості до напруги всіх вузлів системи обчислюються шляхом введення поступової зміни подачі реактивної потужності та відмітки відповідної зміни вузлової напруги для всіх вузлів. Надалі динамічний аналіз потоку навантаження виконується за допомогою швидкого та ефективного методу аналізу потоку потужності, використовуючи метод оптимізації рою частинок для пошуку оптимальних місць розташування. Результати. Результати, отримані при застосуванні зазначених методів на 15-шинній системі IEEE, не тільки дають оптимально можливе розташування зарядних станцій електромобілів, але також забезпечують максимальну кількість таких зарядних станцій встановлених розмірів, які можна включити, зберігаючи профіль напруги. Оригінальність. Оригінальність запропонованої роботи полягає у розвитку цільової функції; у аналізі стабільності напруги; у алгоритмах аналізу та оптимізації потоку потужності. Практичне значення. Запропонована робота демонструє детальну процедуру оптимального розподілу станцій зарядки електромобілів. Результати експериментів можуть бути використані для подальшої реалізації в реальних умовах.

Біографії авторів

D. Sengupta, Techno International New Town, India

PhD Student, Assistant Professor, Department of Electrical Engineering

A. Datta, Mizoram University, India

PhD, Associate Professor, Department of Electrical Engineering

Посилання

Xu X., Yao L., Zeng P., Liu Y., Cai T. Architecture and performance analysis of a smart battery charging and swapping operation service network for electric vehicles in China. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2015, vol. 3, no. 2, pp. 259-268. doi: https://doi.org/10.1007/s40565-015-0118-y.

Fathabadi H. Novel solar powered electric vehicle charging station with the capability of vehicle-to-grid. Solar Energy, 2017, vol. 142, pp. 136-143. doi: https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.11.037.

Mehrjerdi H. Dynamic and multi-stage capacity expansion planning in microgrid integrated with electric vehicle charging station. Journal of Energy Storage, 2020, vol. 29, no. 101351, pp. 1-11. doi: https://doi.org/10.1016/j.est.2020.101351.

Lam A. Y. S., Leung Y.-W., Chu X. Electric vehicle charging station placement: formulation, complexity, and solutions. IEEE Transactions on Smart Grid, 2014, vol. 5, no. 6, pp. 2846-2856. doi: https://doi.org/10.1109/tsg.2014.2344684.

Wang S., Dong Z. Y., Luo F., Meng K., Zhang Y. Stochastic collaborative planning of electric vehicle charging stations and power distribution system. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, vol. 14, no. 1, pp. 321-331. doi: https://doi.org/10.1109/tii.2017.2662711.

Xiong Y., Gan J., An B., Miao C., Bazzan A. L. C. Optimal electric vehicle fast charging station placement based on game theoretical framework. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, vol. 19, no. 8, pp. 2493-2504. doi: https://doi.org/10.1109/tits.2017.2754382.

Faddel S., Elsayed A. T., Mohammed O. A. Bilayer multi-objective optimal allocation and sizing of electric vehicle parking garage. IEEE Transactions on Industry Applications, 2018, vol. 54, no. 3, pp. 1992-2001. doi: https://doi.org/10.1109/tia.2018.2803151.

Jiang C., Jing Z., Ji T., Wu Q. Optimal location of PEVCSs using MAS and ER approach. IET Generation, Transmission & Distribution, 2018, vol. 12, no. 20, pp. 4377-4387. doi: https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2017.1907.

Gong D., Tang M., Buchmeister B., Zhang H. Solving location problem for electric vehicle charging stations – a sharing charging model. IEEE Access, 2019, vol. 7, pp. 138391-138402. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2943079.

Gupta V., Konda S.R., Kumar R., Panigrahi B.K. Collaborative multi-aggregator electric vehicle charge scheduling with PV-assisted charging stations under variable solar profiles. IET Smart Grid, 2020, vol. 3, no. 3, pp. 287-299. doi: https://doi.org/10.1049/iet-stg.2019.0088.

Wang Y., Wang X., Shao C., Gong N. Distributed energy trading for an integrated energy system and electric vehicle charging stations: A Nash bargaining game approach. Renewable Energy, 2020, vol. 155, pp. 513-530. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.03.006.

Zhou J., Wu Y., Wu C., He F., Zhang B., Liu F. A geographical information system based multi-criteria decision-making approach for location analysis and evaluation of urban photovoltaic charging station: A case study in Beijing. Energy Conversion and Management, 2020, vol. 205, no. 112340, pp. 1-21. doi: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2019.112340.

Qu B., Li C., Liang J., Yan L., Yu K., Zhu Y. A self-organized speciation based multi-objective particle swarm optimizer for multimodal multi-objective problems. Applied Soft Computing, 2020, vol. 86, no. 105886, pp. 1-28. doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105886.

Roy P., Das P.K. Reactive power sensitivity index based voltage stability analysis to a real system (400 kV system of WBSEB). International Journal of Electronics & Communication Technology, 2013, vol. 4, no. Spl-1, pp. 167-169. Available at: iject.org/vol4/spl1/c0055.pdf (accessed 12 October 2020).

Ghosh S., Sherpa K.S. An efficient method for load-flow solution of radial distribution networks. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 2008, vol. 2, no. 9, pp. 2094-2101. Available at: publications.waset.org/8855/an-efficient-method-for-loadflow-solution-of-radial-distribution-networks (accessed 12 October 2020).

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-23

Як цитувати

Sengupta, D., & Datta, A. (2021). Validation of optimal electric vehicle charging station allotment on IEEE 15-bus system. Електротехніка і Електромеханіка, (3), 68–73. https://doi.org/10.20998/2074-272X.2021.3.11

Номер

Розділ

Електричні станції, мережі і системи