Demand Estimation for an Electric Vehicles Charging Station Through the Application of Probabilistic Methods

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Julio Lascano
Luis Chiza
https://orcid.org/0000-0002-4915-2481
Roberth Saraguro
https://orcid.org/0009-0006-7929-4866
Carlos Quinatoa
https://orcid.org/0000-0001-6369-7480
Jessy Tapia

Abstract

This paper presents the study of the demand estimation of an electric vehicle charging station based on the use of Monte Carlo simulation. The modeling of the electrical system is done through the PowerFactory software, on the other hand, for the development of the Monte Carlo simulations and the processing of the information, it is done through the use of Python software.  The analysis in general is focused on determining the impact of the integration of electric vehicles in the electric grid, so that scenarios that emulate the operation of the electric station are generated, taking into account the demand of electric vehicles within their charging points, so that random scenarios are generated considering the number of connected vehicles and the percentage of vehicle charging. Another aspect that is considered is the integration of photovoltaic generation systems, so that an analysis of their impact on the operation of the electric grid is performed, taking into account the random operation of the electric station.

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How to Cite
Lascano, J., Chiza, L., Saraguro, R., Quinatoa, C., & Tapia, J. (2023). Demand Estimation for an Electric Vehicles Charging Station Through the Application of Probabilistic Methods. Revista Técnica "energía", 20(1), PP. 52–64. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v20.n1.2023.569
Section
TECNOLÓGICOS E INNOVACIÓN

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