แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Optimizing maximum profit for electric vehicle users in a bipolar DC distribution grid with probabilistic EV load demand and V2G integration

Organization : Pathumwan Institute of Technology. Faculty of Science and Technology
Email : guntinan.s@pit.ac.th

Organization : Rajabhat University. Faculty of Engineering and Industrial Technology Bansomdejchaopraya
Email : sirirat.so@bsru.ac.th

Organization : Rajamangala University of Technology. Faculty of Engineering
Email : nitikorn_j@rmutt.ac.th
LCSH: Electric vehicles
LCSH: Battery charging stations (Electric vehicles)
LCSH: Storage batteries
LCSH: Smart power grids
Abstract: This article delves into the synergistic potential of integrating Bipolar DC distribution grids, Probabilistic EV load demand forecasting, and Vehicle-to-Grid (V2G) technology. It offers a blueprint for electric vehicle (EV) users to smartly improve their financial results. Through the amalgamation of these components, individuals who possess electric vehicles have the potential to mitigate their energy expenditures while concurrently generating additional income. The study reveals that the integration of EV into the distribution system can lead to a substantial increase in daily energy loss, reaching up to 25.91%. However, when V2G technology is employed within the distribution grid, it has the remarkable capability to mitigate this increase in daily energy loss significantly, achieving a reduction of up to 64.12%.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-02-03
Issued: 2025-02-03
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Rajamangala University of Technology Krungthep. 12th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2024) (pp.568-573). Bangkok : Rajamangala University of Technology Krungthep
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2024pp.568-573.pdf 1.29 MB4 2025-06-05 09:33:59
ใช้เวลา
0.032514 วินาที

Guntinan Sakulphaisan
Title Contributor Type
Optimizing maximum profit for electric vehicle users in a bipolar DC distribution grid with probabilistic EV load demand and V2G integration
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Sirirat Son-in;Nitikorn Junhuathon

บทความ/Article
Improve a voltage unbalance index of bipolar DC distribution grid by using particle swarm optimization based on load balancing method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Minimizing power loss in a DC distribution system through an analysis of the loss sensitivity factor and distributed generator loss characteristics
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Sirirat Son-in
Title Contributor Type
Optimizing maximum profit for electric vehicle users in a bipolar DC distribution grid with probabilistic EV load demand and V2G integration
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Sirirat Son-in;Nitikorn Junhuathon

บทความ/Article
3-D finite element method based analyzing of torque ripple in 6/4 and 8/6 switched reluctance motor
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sirirat Son-in;Issaraporn Amornsawatwattana

บทความ/Article
Analysis of temperature distribution from the comparison egg incubator shape by 3-D finite element method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Issaraporn Amornsawatwattana;Sirirat Son-in;Warisara Phanak

บทความ/Article
Nitikorn Junhuathon
Title Contributor Type
Comparative study of short-term photovoltaic power generation forecasting methods
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Optimizing maximum profit for electric vehicle users in a bipolar DC distribution grid with probabilistic EV load demand and V2G integration
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Sirirat Son-in;Nitikorn Junhuathon

บทความ/Article
A comparative study on feature extraction for battery state of health estimation : evaluating the role of open circuit voltage in LSTM model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saran Techanok;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Two-stage data-driven modeling for day-ahead solar power forecasting : a case study of the SUT campus floating solar system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Wipada Thongwily;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Day-ahead load forecasting using supervised deep learning techniques with day-aware data arrangement : a case study of SUT campus
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nisachon Thabcha;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Minimizing power loss in a DC distribution system through an analysis of the loss sensitivity factor and distributed generator loss characteristics
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Guntinan Sakulphaisan;Nitikorn Junhuathon;Keerati Chayakulkheeree

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 33
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,906
รวม 3,939 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 271,478 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 338 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 204 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 43 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 6 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
รวม 272,078 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.61