[論文レビュー] Dynamic Menu-Based Pricing for Electric Vehicle Charging with Vehicle-to-Grid Integration

Mozhdeh Hematiboroujeni, Pierre Le Bodic+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2026

Electric Vehicles and Infrastructure被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、リアルタイム充電、V2G、そして母線制約を同時に扱う動的ローリングホライゾンのメニュー型価格設定機構を提示し、 bilevel 問題を MILP に再表現して解く。24時間駐車場のケーススタディで評価。

ABSTRACT

The number of electric vehicles is rapidly increasing worldwide. This growth brings significant environmental benefits but also introduces new challenges: uncoordinated charging can place stress on the grid, particularly during peak hours. Beyond these challenges lies the opportunity for electric vehicles to feed energy back to the grid (V2G), which helps balance supply and demand and supports renewable energy. However, current pricing schemes such as time-of-use tariffs provide little incentive for discharging. To study incentive design in a realistic context, we focus on a parking lot operator who manages multiple EV chargers. We propose a menu-based pricing mechanism in which each EV declares its energy requirement and parking duration; given the retail real-time electricity prices, the operator offers a menu of options that trade off the allowed level of discharging and the associated price. We formulate this interaction as a bilevel optimization problem and reformulate it into a single-level model. Results show that, relative to a no-V2G baseline, the proposed mechanism increases operator profit by 30% and reduces EV payments by 17%. Compared to widely used tariff baselines, it improves operator profit by 22-29 percent, lowers EV payments by 9-18 percent, and increases V2G contribution by 87-235 percent. Overall, the results show that the proposed dynamic menu-based pricing framework provides a practical, computationally efficient, and economically advantageous approach for real-time EV charging and V2G integration.

研究の動機と目的

• V2Gを伴う駐車場でのグリッド負荷を低減するための協調的なEV充電・放電の動機付け。
• 実時の卸価格とシステム状態に適応するローリングホライズン、EVごとのメニュー価格設定機構の設計。
• 既に約束したスケジュールを維持しつつ、母線容量と充電器制限の実現可能性を保証。
• 現実的なケーススタディ（卸価格データ12か月）を用いて計算可能性と経済的利益を実証。

提案手法

• 運用者が到着するEVのための放電オプションと価格のメニューを設定するビilevel 最適化を定式化。
• 放電オプションごとのスケジュールを、母線制約、SoCダイナミクス、卸価格を含むリアルタイム最適化を解くことで算出。
• EV の選択を便益を最大化する下位問題として表現し、KKT 条件付き指標制約を用いてビilevel 問題を単一の MILP に再表現。
• 到着時ごとにメニューを更新しつつ、以前に約束したスケジュールを維持するローリングホorizオンアルゴリズムを用いる。

Figure 1 : Overview of the proposed menu-based pricing framework

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的なEVごとのメニュープライシングスキームは、リアルタイム価格条件下で運用者の利益を増大させつつV2G参加を促進できるか。
• RQ2 ローリングホライズンのメニューに母線制約と双方向充電を組み込むことは、基準ティアフと比べてシステムの実現可能性と経済的成果を向上させるか。
• RQ3 MILP再表現（KKT 指標制約を介して）は現実的な日長いホライゾンに対して計算可能か。
• RQ4 系統容量、EV数、メニューの粒度といったシステムパラメータは利益、EV の支払い、V2G 貢献にどう影響するか。

主な発見

• 動的なメニュー型価格設定機構は、ケーススタディで駐車場運営者の利益を平均で27.01%増加させる。
• EV の支払いは基準と比較して平均14.69%削減される。
• 提案メカニズムによりV2Gの寄与が平均で161.5%増加する。
• ローリングホライズン MILP の再表現は、100台のEVを用いたフル日間インスタンスを40秒未満、250台を200秒未満で解く。
• 到着ごとに1秒未満で価格とスケジュールを生成でき、リアルタイム運用を実現。

Figure 2 : Price profile of AEMO for Monday of each month.