A Hybrid FPSO-MPC Energy Management System for Grid-Connected Solar Electric Vehicle Charging Stations

グリッド接続型太陽光発電電気自動車充電ステーションのためのハイブリッドFPSO-MPCエネルギー管理システム (AI 翻訳)

Anandu krishnan.S

Zenodoプレプリント2026-05-30#EV・輸送

DOI: 10.5281/zenodo.20484573

原典: https://zenodo.org/records/20484573

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、太陽光発電を活用したEV充電ステーション向けに、ファジー・粒子群最適化・モデル予測制御を統合したハイブリッドエネルギー管理システムを提案する。前日計画、リアルタイム制御、オフライン最適化を組み合わせ、グリッド安定性と充電効率を向上させる。シミュレーションにより、従来手法と比較してコスト削減と系統負荷低減を実証した。

English

This paper proposes a hybrid FPSO-MPC framework for solar-assisted EV charging stations, integrating day-ahead scheduling, real-time uncertainty management, and offline parameter optimization. Simulation results show improved grid stability and reduced costs compared to conventional methods.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではEV普及と再生可能エネルギー拡大に伴い、充電インフラの系統連携が課題となっている。本研究成果は、スマートグリッドにおける需給調整やVPP（仮想発電所）技術の高度化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

As EV adoption and renewable integration accelerate globally, efficient energy management for charging stations is critical. This study provides a technical framework that could inform smart grid and VPP implementations, relevant for regions with high solar penetration.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Control and optimization researchers can evaluate the hybrid FPSO-MPC approach for real-time energy management.

🏢実務担当者:EV charging station operators may gain insights into cost-saving and grid-friendly scheduling algorithms.

🏛政策担当者:Policymakers can reference the grid stability benefits when designing incentives for smart charging infrastructure.

📄 Abstract（原文）

Abstract The rapid increase in electric vehicle adoption and renewable energy integration has created significant challenges in power management, charging coordination, and grid stability. This paper proposes a hybrid Fuzzy-Particle Swarm Optimization-Model Predictive Control (FPSO-MPC) framework for solar-assisted EV charging stations. The proposed framework integrates day-ahead scheduling using MPC, real-time uncertainty management using FIS, and offline parameter optimization using PSO.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

Zenodo https://zenodo.org/records/20484573first seen 2026-06-02 04:14:15

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。