• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Placement of electric vehicle fast charging stations in distribution network considering power loss, land cost, and electric vehicle population

    Thumbnail
    التاريخ
    2022
    المؤلف
    Ahmad, Fareed
    Iqbal, Atif
    Ashraf, Imtiaz
    Marzband, Mousa
    Khan, Irfan
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Recently, electric vehicles (EVs) gained tremendous attention from government agencies and the automotive industry due to lower CO2 emissions, low maintenance, and operating costs. However, due to increasing EV penetration, the EV's load affects the distribution network parameters like power loss, voltage profile, and harmonic distortion. Therefore, the proper placement of EV fast-charging stations (FCSs) is required for the reliability of the distribution network. Further, this paper proposes two-stage processes for the placement of FCSs. In the first stage, the charging station owner decision index (CSODI) has been introduced considering the land cost index (LCI) and electric vehicle flow index (EVFI). The CSODI has been formulated to minimize the land cost and maximize the EVs flow for FCSs placement. In the next stage, an optimization problem is formulated for minimizing the total active power loss by considering the distribution system operator (DSO) constraints. In addition, the minimization problem has been solved using the hybrid gray wolf optimization-particle swarm optimization (GWOPSO) algorithm. Therefore, the best possible locations were obtained by the GWOPSO with 198.93 kW power loss. Furthermore, the average 2.02% power loss for the GWOPSO technique is lower when compared to the PSO technique. 2022 Taylor & Francis Group, LLC.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1080/15567036.2022.2055233
    http://hdl.handle.net/10576/43112
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2840‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video