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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dynamic Electric Vehicle Charging Optimization Model Based on PSO and GA Algorithms

verfasst von : Xiaocheng Wang, Yuan Yin, Haogang Ma, Zelong Li

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

The present paper deals with an overview of particle swarm algorithms and hybrid genetic-particle swarm algorithms, and a comparison between the related convergence speed and correlation error. The work includes also a dynamic mutic-objective charging model that is important for the security, stability, and economics of the smart grids. Finally, a brief analysis of GA-PSO multi-objective electric vehicle charging dynamic optimization is reported.

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Literatur
1.
Yin WJ, Ming ZF, Wen T (2021) Scheduling strategy of electric vehicle charging considering different requirements of grid and users. Energy 232:121118
2.
Marini F, Marini F (2015) Particle swarm optimization (PSO). A Tutorial 149: 153–165
3.
Moghaddam Z, Habibi D, Masoum MAS (2019) A coordinated dynamic pricing model for electric vehicle charging stations. IEEE Trans Transp Electrification 5(1):2332–7782
4.
Yin WJ, Mavaluru D, Ahmed M, Abbas (2020) Application of new multi-objective optimization algorithm for EV scheduling in smart grid through the uncertainties. Ambient Intell Humanized Comput 11:2071–2103
5.
Ma K, Hu G, Spanos CJ (2014) Distributed energy consumption control via real-time pricing feedback in smart grid. IEEE Trans Control Syst Technol 22:1907–1914
6.
Zangane M, Moghaddam MS, Azarfar A (2023) Optimization of smart distribution networks using FACTS devices by the novel GA-PSO hybrid algorithm. Iranian Electric Ind J Qual Prod 12(1):44–56
Metadaten
Titel
Dynamic Electric Vehicle Charging Optimization Model Based on PSO and GA Algorithms
verfasst von
Xiaocheng Wang
Yuan Yin
Haogang Ma
Zelong Li
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-9975-55-6

Electronic ISBN: 978-981-9975-02-0

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-7502-0_48

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