社会技术智能电网优化：通过分散式电动汽车充电控制
摘要：电动汽车的普及成为智能城市可持续发展的催化剂。然而，无序的电池充电仍然是一个挑战，导致能源成本高、电力峰值甚至停电。本文从社会技术的角度研究这一挑战：社会动态，如参与需求响应计划、替代建议的车辆使用时间所带来的不适以及不适感在人群中的公平性与智能电网的可靠性密切相关。为了解决这些社会技术挑战，本文引入了一种完全分散和参与式学习机制，用于隐私保护的协调充电控制电动汽车，调节智能电网的三个社会技术方面：(i) 可靠性，(ii) 不适感，(iii) 公平性。与相关工作相比，一种新颖的自治软件代理仅使用本地知识为其车辆生成能源需求计划，其中包括不同的电池充电制度。代理通过相互作用学习并做出集体决策，决定执行哪个计划，以便系统范围内减少功率峰值和能源成本。通过真实世界数据的评估，证实了使用所提出的规划方法改善了驾驶者的舒适性和公平性，而这种改善是在参与车辆数量变化的情况下评估其可靠性和成本减少。这些发现对电力公用事业和系统运营商设计更可靠、更具社会责任感的高渗透电动汽车智能电网具有重要意义和影响。
作者：Evangelos Pournaras, Seoho Jung, Srivatsan Yadhunathan, Huiting Zhang, Xingliang Fang
论文ID：1701.06811
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2019-05-22