Resumen

En el documento se discute el efecto de los comportamientos de carga de los vehículos eléctricos (VE) en la carga de la red. Se analizan los datos históricos de viajes residenciales de los VE y se ajustan para predecir su distribución de probabilidad, de modo que se puedan establecer los modelos de los patrones de viaje. Se desarrolla un modelo de programación estocástica no lineal con el índice integral maximizado para analizar los esquemas de carga, y se utiliza un algoritmo de búsqueda heurística para la configuración óptima de parámetros. Con la comparación de los criterios de evaluación, la estrategia multiobjetivo es más apropiada que la estrategia de un solo objetivo para la carga, es decir, el precio de la electricidad. Además, considerando las características de las baterías normales y los puntos de carga, el comportamiento del usuario y la escala de los VE, se diseña un proceso de simulación de Monte Carlo para simular los comportamientos de viaje de los VE a gran escala en períodos a largo plazo. Los

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Vehículos eléctricos; Carga de la red; Comportamientos de carga; Modelo de programación estocástica; Algoritmo de optimización; Simulación de Monte Carlo
• Keywords:Electric vehicles; Grid load; Charging behaviours; Stochastic programming model; Optimization algorithm; Monte Carlo simulation