Grid Optimal Integration of Electric Vehicles: Examples with Matlab Implementation
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2018
Serie: Libro 132 di 378 - Studies in Systems, Decision and Control
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Codice articolo 9783319731766
- Titolo
- Grid Optimal Integration of Electric Vehicles: Examples with Matlab Implementation
- Autore
- Andrés Ovalle
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319731769
- ISBN 13
- 9783319731766
- Peso dell'articolo
- 524 grammi
- Dimensioni
- 241x160x19 mm
- Serie
- Libro 132 di 378: Studies in Systems, Decision and Control
This book is a compilation of recent research on distributed optimization algorithms for the integral load management of plug-in electric vehicle (PEV) fleets and their potential services to the electricity system. It also includes detailed developed Matlab scripts. These algorithms can be implemented and extended to diverse applications where energy management is required (smart buildings, railways systems, task sharing in micro-grids, etc.). The proposed methodologies optimally manage PEV fleets’ charge and discharge schedules by applying classical optimization, game theory, and evolutionary game theory techniques. Taking owner’s requirements into consideration, these approaches provide services like load shifting, load balancing among phases of the system, reactive power supply, and task sharing among PEVs. The book is intended for use in graduate optimization and energy management courses, and readers are encouraged to test and adapt the scripts to their specific applications.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book is a compilation of recent research on distributed optimization algorithms for the integral load management of plug-in electric vehicle (PEV) fleets and their potential services to the electricity system. It also includes detailed developed Matlab scripts. These algorithms can be implemented and extended to diverse applications where energy management is required (smart buildings, railways systems, task sharing in micro-grids, etc.). The proposed methodologies optimally manage PEV fleets’ charge and discharge schedules by applying classical optimization, game theory, and evolutionary game theory techniques. Taking owner’s requirements into consideration, these approaches provide services like load shifting, load balancing among phases of the system, reactive power supply, and task sharing among PEVs. The book is intended for use in graduate optimization and energy management courses, and readers are encouraged to test and adapt the scripts to their specific applications.
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