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Low-Carbon Economic Dispatch of Power Grid with Electric Vehicles Considering Wind Power Accommodation

風力発電受入を考慮した電気自動車の低炭素経済ディスパッチ (AI 翻訳)

Liangliang SUN, Xingguo Tan, Chaomeng LI

Frontiers in Science and Engineering📚 査読済 / ジャーナル2026-05-19#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.54691/2h39dc37
原典: https://doi.org/10.54691/2h39dc37

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この論文は、電気自動車(EV)の充電制御戦略を提案し、風力発電の受入を向上させる。非協調充電が系統負荷に与える影響を分析し、時間帯別料金と炭素取引を考慮した低炭素経済ディスパッチモデルを構築。NSGA-IIアルゴリズムで最適化し、風力発電受入と低炭素運用を実現。

English

This paper proposes an ordered charging scheduling strategy for electric vehicles (EVs) to improve wind power accommodation. It establishes a charging load model, develops a TOU price strategy based on wind power output, and incorporates carbon trading and wind curtailment penalties into a low-carbon economic dispatch model. Using NSGA-II, the strategy reduces peak-valley difference and costs while increasing wind power integration.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の電力網でもEV普及と再エネ出力変動対策が急務。本論文の充電制御と炭素取引を組み合わせた運用モデルは、系統運用者やEV充電インフラ事業者にとって参考になる。特に、時間帯別料金と炭素価格の統合は、日本の容量市場や需給調整市場の設計にも示唆を与える。

In the global GX context

Globally, integrating variable renewables and EV charging is a key challenge. This paper offers a practical dispatch model combining TOU pricing and carbon trading to enhance wind power accommodation. The approach aligns with carbon pricing mechanisms and demand-side flexibility, relevant for grid operators and policymakers advancing low-carbon electricity markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a quantitative model for integrating EV charging control with carbon trading and wind power accommodation.

🏢実務担当者:Utility or grid operator can use the proposed charging strategy and TOU pricing to reduce peak load and improve renewable integration.

🏛政策担当者:Highlights the role of carbon pricing and time-varying tariffs in enabling low-carbon dispatch of EV charging.

📄 抄録（日本語訳）

電気自動車（EV）群の無秩序な充電が系統負荷に与える影響を緩和し、風力発電の受入量を向上させるため、本論文では風力発電の消費を考慮したEVの秩序ある充電スケジューリング戦略を提案する。まず、EVの充電負荷モデルを構築し、異なる規模のEV群の無秩序な充電が系統負荷に与える影響を分析する。次に、EV群の秩序ある充電制御モデルを開発し、系統連系された風力発電出力に基づく時間帯別（TOU）電力料金戦略を提案して、EVおよびバッテリー充電・交換ステーション（BCSS）の充電負荷を効果的に調整し、風力発電の受入量を向上させる。最後に、炭素取引と風力発電の出力抑制ペナルティコストを考慮し、負荷のピーク・バレー差と総合運用コストの両方を最小化することを目的とした、電力系統の低炭素経済的運用モデルを確立する。モデルを解くためにNSGA-IIアルゴリズムを採用する。シミュレーション結果は、提案された戦略が風力発電の受入量を増加させるとともに、系統の低炭素かつ経済的な運用を達成できることを実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

To mitigate the impact of uncoordinated charging of electric vehicle (EV) clusters on grid load and improve wind power accommodation, this paper proposes an ordered charging scheduling strategy for EVs considering wind power consumption. First, a charging load model for EVs is established, and the impact of uncoordinated charging of EV clusters of different scales on grid load is analyzed. Second, an ordered charging control model for EV clusters is developed, and a time-of-use (TOU) electricity price strategy based on grid-connected wind power output is proposed to effectively regulate the charging load of EVs and battery charging and swapping stations (BCSS), thereby enhancing wind power accommodation. Finally, considering carbon trading and wind curtailment penalty costs, a low-carbon economic dispatch model for the power grid is established, aiming to minimize both the load peak-valley difference and the comprehensive operating cost. The NSGA-II algorithm is employed to solve the model. Simulation results demonstrate that the proposed strategy can increase wind power accommodation while achieving low-carbon and economic operation of the grid.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。