모바일 에너지 저장 시스템을 위한 바이레벨 클라우드 컴퓨팅

재생에너지 중심의 도시 에너지 클러스터는 지역 시스템 간의 저장 결정을 조율해야 하지만, 고정형 배터리는 공간적으로 분리된 잉여 전력과 부족 전력 사이를 이동할 수 없습니다. 기존 연구는 지속 가능한 모바일 저장 용량 산정, 재생에너지-부하 불확실성, 플릿 가용성, 배터리 열화, 환경 정산, 분산 컴퓨팅을 하나의 운영 구조로 통합하는 경우가 드뭅니다. 본 연구는 도시 통합 에너지 시스템 클러스터를 위한 바이레벨 스케줄링 프레임워크를 개발했습니다. 지역 하위 문제는 가스 발전, 풍력, 고정형 저장, 유연 부하 및 계통 교환을 스케줄링하고, 클러스터 코디네이터는 모바일 에너지 저장 물류 플릿, 시스템 간 전송, 탄소 거래 및 녹색 인증서 거래를 할당했습니다. 풍력 및 부하 의존성은 Student-t 코퓰라로, 도착, 출발 및 플릿 규모 불확실성은 60개의 대표 시나리오로 축소된 확률적 시나리오를 통해 통합되었습니다. 그 결과, 60kWh 모바일 플릿이 가장 균형 잡힌 수명 주기 및 운영 결과를 제공하며, 일일 비용을 1,332.21 USD에서 1,239.54 USD로 6.96% 절감했습니다. 또한, 탄소 및 인증서 거래를 조율하여 이산화탄소 배출량을 11.60% 줄였습니다. 데이터 집계는 통신 요구 사항을 최대 76.3% 낮추고, 24개 시스템 사례는 0.28%의 최적성 간격으로 128.6초 만에 해결되었습니다. 본 연구 결과는 열화 인식 모바일 저장 뱅킹이 공간적 유연성을 제공하고, 분산 조정 정확도를 유지하며, 도시 에너지 클러스터에서 경제적으로 신뢰할 수 있는 탈탄소 운영을 지원할 수 있음을 보여줍니다.