• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • حقوق النشر
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.

    Optimal Sizing of Renewable Generation and Battery Energy Storage System for Electric Vehicles Considering Energy Management Strategy

    Thumbnail
    التاريخ
    2023
    المؤلف
    Iqbal, Atif
    Bilal, Mohd
    Ahmad, Fareed
    Alammari, Rashid
    AL-Wahedi, Abdullah
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This paper proposes the optimum capacity of renewable based energy system considering Solar PV, Wind turbines and Battery energy storage for meeting plugin-in Electric vehicles (PEV) load requirements in a case study of Ahmedabad city region, India. The technical and economic analysis have been performed for various combinations of the component of integrated energy system. These combinations include: (a) solar/wind/battery, (b) solar/battery, and (c) wind/battery. The objective function is to reduce energy costs and the possibility of minimizing power outages by peak shaving and proper energy management. The uncertainties associated with PEV such as arrival time, departure time, and initial state of charge have been considered in searching the optimal solutions. A novel Giza pyramid construction algorithm (GPCA) is implemented considering the annual PEV load profile and actual yearly solar irradiance and wind speed data on hourly basis. The simulation results show that the GPCA achieves the desired objectives with high accuracy and resilience. The superiority of the solution provided by the Giza Pyramid Algorithm is proven by comparing the results obtained using Flower Pollination Algorithm (FPA) and Moth Flame Optimization (MFO). The research findings will provide valuable insights for researchers to determine the optimal strategy for powering PEV load using a multi-energy system approach.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/ITEC-India59098.2023.10471464
    http://hdl.handle.net/10576/55302
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2848‎ items ]

    entitlement


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

    اتصل بنا
    اتصل بنا | 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

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

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video