شارژ بهینه وسایل نقلیه الکتریکی در ایستگاه‌های هوشمند و اثرات آن بر شبکه توزیع با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات

گسترش وسایل نقلیه الکتریکی (evs) یک چالش و فرصت مهم برای بخش انرژی است. این مطالعه یک رویکرد جدید برای بهینه‌سازی شارژ ev در ایستگاه‌های هوشمند با توجه به تاثیر آن بر شبکه توزیع پیشنهاد می‌کند. با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات یا pso به مشکل بهینه‌سازی پیچیده متعادل کردن تقاضاهای شارژ ev با محدودیت‌های شبکه می‌پردازیم. پیمایش پیچیدگی‌های مدیریت انرژی شبکه توزیع، از جمله منابع تجدیدپذیر و تقاضای پویا، چالش برانگیز است. ما یک مدل بهینه‌سازی پیچیده را معرفی می‌کنیم که برای عملیات شبکه طراحی شده است، که دارای فرمول‌های دقیق برای مدیریت انرژی است. این مدل استفاده از باتری، مدیریت انرژی ev، استفاده از جبران کننده، و توزیع تولید پراکنده را بهینه می کند. از طریق شبیه‌سازی‌های گسترده، اثربخشی این رویکرد را در به حداقل رساندن هزینه‌های شارژ، کاهش تراکم شبکه و افزایش عملکرد کلی سیستم نشان می‌دهیم. عملکرد چند هدفه تلفات انرژی، خرید برق، کاهش بار، تولید توزیع شده و هزینه باتری/ev را در 24 ساعت به حداقل می رساند. شبیه سازی ها کاهش قابل توجهی در هزینه عملیاتی شبکه توزیع را تایید می کند. این تحقیق پتانسیل تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته در زیرساخت‌های شارژ هوشمند را برای تسهیل پذیرش گسترده ev و در عین حال اطمینان از قابلیت اطمینان و کارایی شبکه، برجسته می‌کند. گنجاندن وسایل نقلیه الکتریکی (evs) در سیستم باعث بهبود قابل توجهی در شاخص‌های عملکرد در مقایسه با سناریوهای بدون خودروهای الکتریکی می‌شود. نتایج حاکی از کاهش 14 درصدی در مقدار تابع هدف، با کاهش قابل توجه 60 درصدی در خرید انرژی و کاهش 40 درصدی در تلفات انرژی است. علاوه بر این، کاهش بار تقریباً 60٪ کاهش می یابد، در حالی که انحراف ولتاژ حدود 20٪ کاهش می یابد. نکته مهم، کاهش pv یا wd با ادغام ev مشاهده نمی شود، که سازگاری آن را با پروفایل های تولید انرژی تجدیدپذیر نشان می دهد و بر پتانسیل آن برای افزایش کارایی، قابلیت اطمینان و پایداری سیستم تاکید می کند.

optimal charging of electric vehicles in smart stations and its effects on the distribution network using the particle swarm optimization algorithm

the proliferation of electric vehicles (evs) presents both a significant challenge and opportunity for the energy sector. this study proposes a novel approach to optimizing ev charging in smart stations, considering its impact on the distribution network. using the particle swarm optimization (pso) algorithm, we address the complex optimization problem of balancing ev charging demands with network constraints. navigating the complexities of energy management in the distribution network, including renewable resources and dynamic demand, is challenging. we introduce a sophisticated optimization model designed for network operations, featuring precise formulations for energy management. this model optimizes battery usage, ev energy management, compensator utilization, and distributed generation distribution. through extensive simulations, we demonstrate the effectiveness of this approach in minimizing charging costs, reducing network congestion, and enhancing overall system performance. the multi-objective performance minimizes energy losses, electricity purchases, load reduction, distributed generation, and battery/ev costs over 24 hours. simulations confirm a significant reduction in the operational costs of the distribution network. this research highlights the potential of advanced optimization techniques in smart charging infrastructure to facilitate widespread ev adoption while ensuring network reliability and efficiency. incorporating evs into the system results in significant improvements in performance indices compared to scenarios without electric vehicles. the results indicate a 14% reduction in the objective function value, with a notable 60% reduction in energy purchases and a 40% decrease in energy losses. additionally, load reduction decreases by approximately 60%, while voltage deviation reduces by around 20%. importantly, no reduction in pv or wd is observed with ev integration, indicating its compatibility with renewable energy generation profiles and emphasizing its potential to enhance system efficiency, reliability, and sustainability.