Improved load management algorithm for future network requirements

Abstract

With the expected charging characteristic of e-mobility a considerable load peak during the night is expected. Photovoltaic and small wind power systems will further increase the load fluctuations. The paper describes the application of a modified maximum rectangle algorithm to determine the optimal starting times for charging electric cars to realise a flat load curve. The load characteristic of electric cars is similar to night storage heating devices. This allows to use these currently widely spread devices as example for developing and testing methods for optimized load management in low and medium voltage networks. It is shown that the developed optimization algorithm finds solutions close to the global optimum even with a huge number of devices (≈15 000) with low requirements of calculation time (<1 min).

Operación económica de dispositivos almacenadores de energía para disminución de pérdidas

“…En la mayoría de los casos se han propuesto modelos discretos que son solucionados mediante diferentes técnicas de optimización, tales como programación dinámica (Maly y Kwan, 1995), enjambre de partículas (Lee, 2007) y algoritmos genéticos (Cau y Kaye, 2003). Igualmente, se han propuesto diferentes tipos de función objetivo entre las que se destacan la reducción de los costos de operación (Correa, Bolanos y Garces, 2012), suavizado de la curva de carga (Hess, Schegner y Hable, 2013) y aumento de la reserva rodante (Habib,i, 2001). En este artículo se presenta un modelamiento matemático con el fin de reducir las pérdidas de transmisión, utilizando la UDAE como un compensador de energía.…”