基于用户行为模式数据仿真选择电动汽车最优充电策略,IEEE Access

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插电式混合动力汽车（PHEV）和电动汽车（EV）等低碳排放汽车作为环境问题的新兴解决方案变得越来越普遍。随着市场上电动汽车数量的增加，电动汽车充电需要显着增加用电量，充电策略可能会对电力系统的峰值负荷和电力需求以及每个家庭的电费产生重大影响。本文的目的是开发一个模型，利用用户日常生活中行为模式的实际数据来寻找特定于用户的最佳电动汽车充电策略。为此，我们根据实际用户行为数据推算出每个用户使用电器和驾驶电动汽车的时间。然后根据三种不同的充电策略，计算出一个家庭每天按时间的用电量。比较这些结果，我们可以获得用户的最优充电策略，最大限度地减少电费。仿真结果发现，当每个用户遵循最优充电策略时，与每个用户充电不受控制时相比，总电费可降低35%，峰均比可降低12% 。结果表明，根据我们的模型获得的最优策略对电动汽车充电不仅会显着影响用户的电费，还会显着影响整个电网系统。

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