[論文レビュー] Electric Vehicle Charging Station Placement Method for Urban Areas

Qiushi Cui, Yang Weng+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 29, 2018

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 18被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、電圧制御および保護装置の更新費用を統合した、都市部における最適な電気自動車（EV）充電ステーション配置の凸化された混合整数線形計画法モデルを提案する。逐次的制約凸化を用いることで問題の凸性を保持し、グローバル最適性を保証する。その結果、保護装置の更新費用が総計画費用の最大8.6％を占めることが明らかになり、都市部の配電網計画においてその重要性が強調された。

ABSTRACT

For accommodating more electric vehicles (EVs) to battle against fossil fuel emission, the problem of charging station placement is inevitable and could be costly if done improperly. Some researches consider a general setup, using conditions such as driving ranges for planning. However, most of the EV growths in the next decades will happen in the urban area, where driving ranges is not the biggest concern. For such a need, we consider several practical aspects of urban systems, such as voltage regulation cost and protection device upgrade resulting from the large integration of EVs. Notably, our diversified objective can reveal the trade-off between different factors in different cities worldwide. To understand the global optimum of large-scale analysis, we add constraint one-by-one to see how to preserve the problem convexity. Our sensitivity analysis before and after convexification shows that our approach is not only universally applicable but also has a small approximation error for prioritizing the most urgent constraint in a specific setup. Finally, numerical results demonstrate the trade-off, the relationship between different factors and the global objective, and the small approximation error. A unique observation in this study shows the importance of incorporating the protection device upgrade in urban system planning on charging stations.

研究の動機と目的

• 都市部におけるEV充電インfraストラクチャの効率的整備の増大するニーズに対応する。特に、長距離走行が課題とならない都市部の状況を想定する。
• これまでに無視されてきたコスト要因、特に保護装置の更新費用および電圧制御コストを、EV充電ステーション配置最適化に組み込むこと。
• グローバル最適性を保証しつつ、主要なシステム制約に敏感な凸最適化フレームワークを開発すること。
• 包括的な感度分析および数値的分析を通じて、異なる都市部配電ネットワーク構成にわたる本手法の堅牢性と適用可能性を検証すること。

提案手法

• 本研究では、配電網拡張、EVステーション、電圧制御、保護装置の更新費用を統合した、混合整数線形計画法（MILP）問題を定式化する。
• 故障電流レベルおよび装置タイプに基づくステップ関数モデルを導入し、最適化におけるコスト表現の正確性を向上させる。
• 非凸制約に対して逐次的凸化を適用し、問題の感度を保持するとともに、凸緩和技術を用いてグローバル最適性を保証する。
• AC潮流方程式をZIP負荷モデルおよびノードアドミタンス行列の定式化を用いて線形化し、潮流制約の取り扱いを容易にする。
• 感度分析を凸化の前後で実施し、異なる都市部ネットワーク構成にわたる本手法の堅牢性と適用可能性を検証する。
• 本手法は、18母線、115母線、123母線の配電システムを対象とし、EVの流入率およびステーション容量制約を変化させた条件下で検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 保護装置の更新費用は、都市部配電網におけるEV充電ステーションの最適配置にどのように影響を与えるか？
• RQ2 電圧制御および保護装置のコストを含めることで、それらを無視するモデルと比較して最適な充電ステーション配置がどの程度変化するか？
• RQ3 提案された凸化戦略は、グローバル最適性を保証しつつ、最適化問題の感度を維持できるか？
• RQ4 実際の都市部配電網において、保護装置の更新費用が総計画費用に及ぼす定量的影響は何か？
• RQ5 本手法は、さまざまな都市部ネットワークの規模および構成にわたって、スケーラブルかつ移植可能か？

主な発見

• 保護装置の更新費用は、都市部配電網において総計画費用の最大8.6％を占めることがあり、EVインfraストラクチャ計画において無視できない要因である。
• 提案された凸化手法は、問題の感度を維持し、最小限の近似誤差でグローバル最適性を保証している。
• 電圧制御コストは、充電ステーションを配電受電線の末端に配置することを好むが、保護装置コストは故障電流レベルを低減するため、主幹受電線に沿った配置を好む。
• 115母線システムにおいて、1時間に1,500台のEVが流入し、ステーション利用率が30％の場合、最適に配置されたステーションは39か所で、総費用は1,860万ドルであり、そのうち保護装置コストが8.6％を占めた。
• 本手法は優れたスケーラビリティと適応性を示し、18母線、115母線、123母線のさまざまな都市部ネットワーク規模において効果的である。
• 凸性の維持により計算時間が著しく短縮され、大規模な展開に適した最適化フレームワークの効率的実装が可能になった。