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首页> 外文期刊>Smart Grid, IEEE Transactions on >Real-Time Welfare-Maximizing Regulation Allocation in Dynamic Aggregator-EVs System
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Real-Time Welfare-Maximizing Regulation Allocation in Dynamic Aggregator-EVs System

机译：动态Aggregator-EVs系统中的实时福利最大化规则分配

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The concept of vehicle-to-grid (V2G) has gained recent interest as more and more electric vehicles (EVs) are put to use. In this paper, we consider a dynamic aggregator-EVs system, where an aggregator centrally coordinates a large number of dynamic EVs to provide regulation service. We propose a Welfare-Maximizing Regulation Allocation (WMRA) algorithm for the aggregator to fairly allocate the regulation amount among the EVs. Compared with previous works, WMRA accommodates a wide spectrum of vital system characteristics, including dynamics of EV, limited EV battery size, EV battery degradation cost, and the cost of using external energy sources for the aggregator. The algorithm operates in real time and does not require any prior knowledge of the statistical information of the system. Theoretically, we demonstrate that WMRA is away from the optimum by $O(1/V)$ , where $V$ is a controlling parameter depending on EVs' battery size. In addition, our simulation results indicate that WMRA can substantially outperform a suboptimal greedy algorithm.
机译：随着越来越多的电动汽车（EV）投入使用，车辆到电网（V2G）的概念最近引起了人们的兴趣。在本文中，我们考虑一个动态聚合器-EV系统，其中一个聚合器集中协调大量动态EV以提供调节服务。我们提出了一种福利最大化监管分配（WMRA）算法，供聚合商在EV之间公平分配监管量。与以前的工作相比，WMRA具有广泛的重要系统特征，包括电动汽车的动力，有限的电动汽车电池尺寸，电动汽车电池退化成本以及将外部能源用于聚合器的成本。该算法实时运行，不需要任何系统统计信息的先验知识。从理论上讲，我们证明WMRA偏离最优值$ O（1 / V）$，其中$ V $是取决于电动车电池大小的控制参数。此外，我们的仿真结果表明WMRA可以大大胜过次优贪婪算法。

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