基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
With the increase in the power receiving proportion and an insufficient peak regulation capacity of the local units, the receiving-end power grid struggles to achieve peak regulation in valley time. To solve this problem while considering the potential of the large-scale charge load of electric vehicles (EVs), an aggregator-based demand response (DR) mechanism for EVs that are participating in the peak regulation in valley time is proposed in this study. In this aggregator-based DR mechanism, the profits for the power grid's operation and the participation willingness of the EV owners are considered. Based on the characteristics of the EV charging process and the day-ahead unit generation scheduling, a rolling unit commitment model with the DR is established to maximize the social welfare. In addition, to improve the efficiency of the optimization problem solving process and to achieve communication between the independent system operator (ISO) and the aggregators, the clustering algorithm is utilized to extract typical EV charging patterns. Finally, the feasibility and benefits of the aggregator-based DR mechanism for saving the costs and reducing the peak-valley difference of the receiving-end power grid are verified through case studies.
推荐文章
Mechanism of accelerated dissolution of mineral crystals by cavitation erosion
Cavitation erosion
Mineral dissolution
Plastic deformation
Stepwave
Gibbs free energy
State Grid Electric Power Research Institute
国家电网公司
电力系统
科学研究院
公司简介
SGCC
工业基地
科研中心
产业集群
Impacts and Utilization of Electric Vehicles Integration Into Power Systems
电力系统规划
电动汽车
集成
电动车辆
储能装置
EVS
普及率
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 Aggregator-based demand response mechanism for electric vehicles participating in peak regulation in valley time of receiving-end power grid
来源期刊 全球能源互联网(英文) 学科
关键词
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 Sustainable Energy
研究方向 页码范围 453-463
页数 11页 分类号
字数 语种 英文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 Chen Fang 1 0 0.0 0.0
2 Xiaojin Zhao 1 0 0.0 0.0
3 Qin Xu 1 0 0.0 0.0
4 Donghan Feng 1 0 0.0 0.0
5 Haojing Wang 1 0 0.0 0.0
6 Yun Zhou 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (23)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2014(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
全球能源互联网(英文)
双月刊
2096-5117
10-1551/TK
大16开
北京市西城区南横东街5号
82-910
2018
eng
出版文献量(篇)
259
总下载数(次)
0
总被引数(次)
241
论文1v1指导