Details

Экспоненциальный рост числа электромобилей обуславливает необходимость разработки зарядной инфраструктуры, сочетающей экономическую эффективность и экологическую устойчивость. В данной работе определяется оптимального состава оборудования гибридной энергетической установки для питания зарядных станций электромобилей, основанный на сочетании солнечной и ветровой генерации, накоплении энергии в литий-ионном аккумуляторе и резервном питании от сети. Методология оптимального определения базируется на почасовом энергетическом балансе в течение календарного года (8 760 ч), включающем график нагрузки для зарядки электромобилей, почасовые цены на электроэнергию на рынке сутки вперёд, метеорологические данные (солнечная радиация и скорость ветра) и стоимости оборудования, полученные из коммерческих каталогов. Для оптимизации параметров оборудования станции разработана стратегия многоцелевой оптимизации, объединяющая два ключевых компонента: во-первых, задачу линейного программирования, определяющую для каждого сценария режимы зарядки/разрядки батареи и потоки импорта/экспорта энергии при учёте ограничений по ёмкости, мощности и балансу; во-вторых, генетический алгоритм gamultiobj в MATLAB, стохастически исследующий пространство проектных параметров (число ветротурбин, площадь солнечных панелей, мощность преобразователя, ёмкость аккумуляторов и мощность взаимодействия с сетью) и одновременно оценивающий три целевые показателя:чистую дисконтированную стоимость (NPV), нормированную стоимость на электроэнергию (LCOE) и долю возобновляемых источников. Предложенный подход позволяет учесть компромиссы между рентабельностью, стоимостью производства энергии и экологической устойчивостью, сформировав множество Парето-оптимальных решений и упростив выбор наилучшей конфигурации оборудования. В заключение сформулированы рекомендации по практическому применению метода при проектировании надёжных и экономически устойчивых гибридных зарядных станций.

The exponential growth in the number of electric vehicles needs the development of charging infrastructure that combines economic efficiency with environmental sustainability.  This work determines the optimal equipment configuration for a hybrid power plant to serve electric-vehicle charging stations, based on a combination of solar and wind generation, energy storage in a lithium-ion battery, and grid backup. The optimization methodology relies on an hourly energy balance over a full calendar year (8760 hours), incorporating an electric-vehicle charging load profile, hourly day-ahead electricity market prices, meteorological data (solar irradiance and wind speed), and equipment costs sourced from commercial catalogs. To optimize the plant’s design parameters, a multi-objective strategy was developed, combining two core components: first, a linear programming model that determines, for each scenario, the battery’s charge/discharge schedules and the import/export energy flows subject to capacity, power, and energy-balance constraints; and second, the MATLAB gamultiobj genetic algorithm, which stochastically explores the design parameter space (number of wind turbines, solarpanel area, inverter capacity, battery capacity, and grid-exchange power) while simultaneously evaluating three objective metrics: net present value (NPV), levelized cost of energy (LCOE), and renewable-energy share. The proposed approach captures the trade-offs between profitability, energy production cost, and environmental sustainability by generating a Pareto-optimal front of solutions, thereby simplifying the selection of the best equipment configuration. Finally, recommendations are offered for practical application of the method in designing reliable and economically sustainable hybrid charging stations.