Resumen

El rápido aumento en el número de vehículos eléctricos (VE) ha planteado grandes desafíos para la operación segura de la red de distribución. Por lo tanto, este documento propone un método de programación de carga ordenada para los VE en el entorno colaborativo de nube-borde. En primer lugar, se tiene en cuenta la incertidumbre de las demandas de carga de los usuarios, los requisitos de las estaciones de carga y las salidas renovables. Correspondientemente, los puntos de distribución residencial, las estaciones de carga de VE y las plantas renovables son considerados como nodos de borde. Luego, las demandas de carga y las salidas renovables son pronosticadas por un modelo combinado con la red neuronal convolucional y la red de creencias profundas (CNN-DBN). En segundo lugar, los planes de suministro de energía para las estaciones de carga son determinados en el lado de la nube con el objetivo de minimizar el costo operativo de la red de distribución mediante la recopilación de los resultados de pronóstico. Finalmente, la estación

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Vehículos eléctricos; Método de programación de carga; Red de distribución; Entorno colaborativo en la nube-borde; Red neuronal convolucional; Red neuronal de creencias profundas
• Keywords:Electric vehicles; Charging scheduling method; Distribution network; Cloud-edge collaborative environment; Convolutional neural network; Deep belief network