Optimal Aggregator Bidding Strategies for Vehicle-to-Grid using Fuzzy Optimization. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF Optimal_Aggregator_Bidding_Strategies_for_Vehicle_to_Grid_using_Fuzzy_Optimization.pdf Download (5MB) | Preview

Arabic Abstract

المركبات الكهربائية (EV) متضمنا بطاريات المركبة الكهربائية (BEV) و المركبات الكهربائية الهجينة ذات القابس (PEHV) لديها فؤائد كثيرة مقارنة مع المحركات داخلية الإحتراق التقليدية (IC) و من هذه الفؤائد تقليل كلفة التشغيل و المجهود التشغيلي المولدات التوزيعية المربوطة محليا (DG). المركبات الكهربائية بإمكانها منح منافع على المدى البعيد للبيئة و مالكيها و المستخدمين. علاوة على المنافع المالية, كما تساهم بشكل كبير في التقليل من ملوثات الجو و من إنبعاثات الغازات الدفيئة. بالرغم من ان ثقل الشحن الغير منتظم لهذه المركبات قد يشكل عبئا على شبكة الطاقة التقليدية وهي حقيقةً ترفع من ذروة الطلب على الطاقة الكهربائية في شبكة النظام التوزيعية, نستطيع القول بأنها تشكل عبئ على النظام الكهربائي التقليدي, لذلك توجب ان تدار عملية شحن هذه المركبات بطريقة ما. في بيئة الشبكة الذكية قدم مصلح من المركبة - الى – الشبكة (V2G) لرفع معدل الإعتماد المركبات الكهربائية اثناء إدارة تأثيرها على شبكة الطاقة. كثير من الباحثين و المستخدمين و الهيئات الحكومية يعملوا على الإستفادة بشكل صحيح من المصدر الكبير للطاقة التوزيعية. مصدر الطاقة التوزيعية من الممكن أن يدعم الشبكة بعدة طرق منها, توفير الخدمات التنظيمية و إحتيطات من وحدات التوليد وهي في حالة التشغيل و إحتيطات الطوارئ و دعم الطاقة غير الفعالة (الرَّدية) و تسوية الأحمال و تنعيم الذروة و خفض الإنبعاثات من الوحدات الحرارية و موازنة انتاج الطاقة المولدة من الرياح و الطاقة الشمسية ...إلخ. في هذه الرسالة, تم تطوير إستراتيجيات المزايدة المثلى للشحن بتقنية الـ (V2G) أحادي الإتجاه بواسطة منظم الشحن تحت درجات متفاوتة من الضبابية (درجات من عدم الموثوقية) الذكية. تم تطوير درجات الضبابية الذكية المُثلى من أجل الحصول على المزايدة للمنظم (للمجمع). تم تمثيل درجات عده من الضبابيات الذكية مختلفة عدة عوامل في النظام بحاجة لأن نتوقعها جيداً , مثل أسعار الكهرباء للخدمات المساندة و الإشاراة اللازم ارسالها للمركبات المربوطة بالشبكة لتحديد نسبة تزويد المركبة من الخدمات المساندة التي تمت المزايدة بها. المحاكاة أظهرت الفؤائد من هذه الخوارزميات الضبابية المثلى لمنظم شحن المركبات (للمجمع) و لمالكي الـمركبات الكهربائية و الفائدة من وجود الخوارزميات بدرجة من الضبابية على نفس الخوارزميات مع فرضنا عدم وجود أي درجة من الضبابية.

English Abstract

Electric Vehicles (EV), including battery electric vehicles (BEV) and plug in hybrid electric vehicles (PEHV), provide many advantages over the conventional internal combustion (IC) engines, such as reduced operating cost and the potential to run on locally connected distributed generation (DG). EVs can provide long term benefits to the environment, EV owners, and utilities. In addition to the financial benefits, EVs can potentially reduce air pollutants and greenhouse gas emissions. However, mass unregulated charging of EVs can burden the conventional power grid, raise the peak demand of the system, and seriously burden the distribution system network. Therefore, the charging of the EVs should be somehow managed. In the smart grid environment, the vehicle-to-grid (V2G) concept has been introduced to increase the adoption rate of EVs while managing their impact on the power grid. Many researchers, utilities, and governmental bodies are working to properly utilize this large distributed energy resource. This distributed energy resource can support the grid in many ways, such as providing regulation service, spinning reserves, emergency reserves, reactive power support, load leveling, peak shaving, reducing emissions of thermal units, balancing wind and solar etc. In this thesis, optimal bidding strategies for unidirectional V2G charging by the aggregator are developed under different fuzzy uncertainties. A fuzzy optimization is developed for finding the optimal bid for an aggregator. Different uncertainties are modeled using fuzzy sets, such as ancillary service prices and ancillary service deployments. Simulations show the benefits of these optimal fuzzy algorithms for the aggregator, EV owners, and the utility over existing deterministic algorithms, without any uncertainties.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Research > Engineering Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Al-Awami, Ali T.
Committee Members:	Abido, Mohamed Ali Yousif and Habiballah, Ibrahim Omar A.
Depositing User:	ANSARI MUH ABDUL HAFEEZ (g201103030)
Date Deposited:	05 Jan 2014 16:04
Last Modified:	01 Nov 2019 15:40
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139036