کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8071766 | 1521399 | 2018 | 38 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Network-constrained optimal bidding strategy of a plug-in electric vehicle aggregator: A stochastic/robust game theoretic approach
ترجمه فارسی عنوان
استراتژی پیشنهاد قیمت مطلوب محصور شده در شبکه یک گیرنده خودرو الکتریکی پلاگین: رویکرد نظری بازی تصادفی / قوی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
GHGMonte Carlo simulation.G2VGeneralized Nash equilibriumV2GPEVAGCMCsKKTGAMs - GAM هاstandard deviation. - انحراف معیار.ISO - ایزوRobust optimization - بهینه سازی استوارStochastic optimization - بهینه سازی تصادفیPlug-in electric vehicle - خودرو الکتریکی پلاگینSOC - سیستم روی یک تراشهGame theory - نظریه بازی هاpop - پاپPdf - پی دی اف
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی (عمومی)
چکیده انگلیسی
This paper presents a strategic bidding model for several price-taker plug-in electric vehicle aggregators sharing the same distribution network that participate in both day-ahead energy and ancillary services (up/down-regulation reserve) markets. Since the strategic feasible space of an aggregator depends on the actions of the other aggregators due to the limited capacity of the existing feeders, the proposed problem forms a generalized Nash equilibrium problem. The aggregators' objective is considered to be the cost of purchased energy from the day-ahead and real-time market minus the revenue from the day-ahead regulation market. A hybrid stochastic/robust optimization model is employed to deal with different uncertainties an aggregator faces in the bidding strategy problem. These uncertainties include day-ahead energy prices, day-ahead up/down-regulation prices, and real-time energy prices. Day-ahead prices are modeled by different scenarios, while real-time prices are represented by the confidence bounds. Results of a case study are shown to demonstrate the applicability and tractability of the proposed model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy - Volume 151, 15 May 2018, Pages 478-489
Journal: Energy - Volume 151, 15 May 2018, Pages 478-489
نویسندگان
Saeed Zolfaghari Moghaddam, Tohid Akbari,