Optimal Dispatch of Electric Vehicles and Wind Power Using Enhanced Particle Swarm Optimization
Optimal Dispatch of Electric Vehicles and Wind Power Using Enhanced Particle Swarm Optimization
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使用增强粒子群优化的电动汽车和风电优化调度
DOI：
10.1109/tii.2012.2205398
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发表时间：
2012-06
影响因子：
12.3
通讯作者：
Kit-po Wong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fushuan Wen;Zhaoyang Dong;Yusheng Xue;Kit-po Wong
本文建立了考虑插电式电动汽车和风力发电机不确定性的经济调度模型。首先采用基于仿真的方法研究了电动汽车充放电行为的概率分布。在假设风速服从瑞利分布的基础上，推导了风力的概率分布。然后，对风力发电和V2G（车辆到电网）发电成本的数学期望进行了解析推导。基于已建立的粒子群算法和内点法，提出了求解经济调度模型的优化算法。该方法通过IEEE 118总线测试系统进行了验证。
In this paper, an economic dispatch model, which can take into account the uncertainties of plug-in electric vehicles (PEVs) and wind generators, is developed. A simulation based approach is first employed to study the probability distributions of the charge/discharge behaviors of PEVs. The probability distribution of wind power is also derived based on the assumption that the wind speed follows the Rayleigh distribution. The mathematical expectations of the generation costs of wind power and V2G (vehicle to grid) power are then derived analytically. An optimization algorithm is developed based on the well-established particle swarm optimization (PSO) and interior point method to solve the economic dispatch model. The proposed approach is demonstrated by the IEEE 118-bus test system.
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DOI：
10.1109/hicss.2010.33
发表时间：
2010-01
期刊：
2010 43rd Hawaii International Conference on System Sciences
影响因子：
--
作者：
Jonas Fluhr;K. Ahlert;Christof Weinhardt
通讯作者：
Jonas Fluhr;K. Ahlert;Christof Weinhardt
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
Journal of East China University of Science and Technology
影响因子：
--
作者：
Q. Feng
通讯作者：
Q. Feng
影响因子：
2.5
作者：
R. Jabr;B. Pal
通讯作者：
R. Jabr;B. Pal
影响因子：
9
作者：
S. Andersson;Anna Elofsson;M. Galus;L. Göransson;S. Karlsson;F. Johnsson;G. Andersson
通讯作者：
S. Andersson;Anna Elofsson;M. Galus;L. Göransson;S. Karlsson;F. Johnsson;G. Andersson
影响因子：
9.2
作者：
S. B. Peterson;J. Whitacre;J. Apt
通讯作者：
S. B. Peterson;J. Whitacre;J. Apt