لطفا منتظر بمانید ...
0% Complete
صفحه اصلی
/
ششمین کنفرانس بین المللی بهینه سازی مصرف انرژی الکتریکی
Optimization of Electric Vehicle Charging Station Placement Using V2G Technology and Intelligent Algorithms
نویسندگان :
ABBAS SEIF
1
Hamid Radmanesh
2
1- دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی
2- دانشگاه ازاد تهران مرکز
کلمات کلیدی :
Electric Vehicles،Vehicle-to-Grid،Smart Grids،Genetic Algorithm
چکیده :
Electric vehicles (EVs) are increasingly recognized as a crucial component of future sustainable energy systems due to their potential to reduce greenhouse gas emissions and dependence on fossil fuels. However, integrating EV charging stations into existing distribution networks poses challenges related to voltage stability, power losses, and peak demand management. The primary gap in the literature concerns optimizing the location of EV charging stations and their interaction with power grids, particularly with Vehicle-to-Grid (V2G) technology. This study proposes a novel approach for optimizing the placement of EV charging stations within a standard IEEE 69-bus distribution system, incorporating V2G capabilities. The objective is to minimize power losses and improve voltage profiles while leveraging the energy stored in EV batteries during peak demand periods. Using genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO), two scenarios are evaluated: the presence and absence of V2G-enabled vehicles. The numerical analysis reveals that V2G integration significantly reduces network losses by 12.5% and enhances voltage stability across the grid. Furthermore, the PSO algorithm demonstrates a faster convergence and better voltage profile improvement compared to GA. These findings highlight the critical role of EV parking stations in future smart grids and offer practical insights for urban planners and utility managers to optimize distribution networks with rising EV adoption.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
خلاصهسازی استخراجی اخبار چندمنبعی تقویتشده با گراف معنایی و مبتنی بر بهینهسازی چندهدفه آگاه از سازگاری واقعنمایی
محمدحسین مهاجرارومیه - جابر تقی زاده
ارائه الگوریتم EEMP برای جایابی سبز ماشینهای مجازی در رایانش ابری توزیع شده با رویکرد کاهش هزینههای مهاجرت
میلاد گنجی - بهرنگ برکتین - منصور گنجی
رویکرد نوین هوش مصنوعی مبتنی بر منطق فازی تطبیقی برای حذف نویز نمک و فلفل با چگالی بالا در تصاویر امآرآی: کاربردها در سلامت دیجیتال و تشخیصهای بالینی
محمد عبادی - علیرضا نقش - سید محمود دانشور فرزانگان
A Curriculum Learning Approach for Robust Blind Deep Image Watermarking against Salt and Pepper Noise
Mohammad Ebadi - Alireza Naghsh - Seyed Mahmoud Daneshvar
بهینهسازی چیدمان کارگاههای ساختمانی با رویکرد مقایسهای الگوریتمهای فرا ابتکاری: مطالعه موردی مبتنی بر شبیهسازی از الگوریتمهای نهنگ، ازدحام ذرات و گرگ خاکستری
حامد اروجی - مهدی فضیلتی
FAST: بررسی روشهای مسیریابی تطبیقی در شبکه های خودرویی SDVN مبتنی بر رایانش مه
شریفه السادات میرخلف - بهرنگ برکتین
ساختار مفهومی و پروتکل ارزیابی برای تحلیل و مقایسهی روشهای تفسیرپذیری مبدلهای بینایی (ViT)
نفیسه ارفعی - حمید رستگاری
The Impact of Intelligent Automation on Organizational Value Creation
Armin Tahamtan - Fatemeh Mohammadi
A mini-review on machine learning framework for drug delivery applications
S.A. Hassanzadeh_Tabrizi - Mahdie Saheban - Hashim Hamood Jabbar Al-Gburi
A Novel Adaptive Fuzzy-Based AI Approach for High-Density Salt-and-Pepper Noise Removal in MRI Images: Applications in Digital Health and Clinical Diagnostics
Alireza Naghsh - Mohammad Ebadi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.7.0