An Optimal Dispatching Strategy for Charging and Discharging of Electric Vehicles Based on Cloud-Edge Collaboration

云计算 计算机科学 整数规划 调度(生产过程) 操作员(生物学) 数学优化 线性规划 GSM演进的增强数据速率 实时计算 分布式计算 操作系统 电信 算法 生物化学 化学 数学 抑制因子 转录因子 基因
作者
Jing Zhang,Jiang Qian,Aiqiang Pan,Taoyong Li,Zhe Liu,Yuanxing Zhang,Linru Jiang,Xiangpeng Zhan
出处
期刊:2021 3rd Asia Energy and Electrical Engineering Symposium (AEEES) 被引量:13
标识
DOI:10.1109/aeees51875.2021.9403163
摘要

This paper proposes a decentralized scheduling method for electric vehicles charge and discharge management based on cloud-edge collaboration so as to protect users' privacy. Firstly, as a cloud computing center, distribution system operator solves an optimal power flow model based on second-order cone programming in order to minimize power costs. Secondly, as an edge computing unit, charging station solves an energy management model based on mixed-integer linear programming in order to track scheduling instructions of the distribution system operator. Finally, charging stations return benders cut constraints to distribution system operator to revise energy plan. And the scheduling instructions are updated iteratively to ensure the feasibility and optimality of the energy plan. The simulation is carried out in IEEE 33-bus test system. And the results show that the proposed cloud-edge collaborative strategy can reduce memory use, protect users' privacy as well as reducing power costs.

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