[論文レビュー] EV-based Smart E-mobility System -- Part II: Formulation and Case Study

Ivan Pavić, Hrvoje Pandžić+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 23, 2019

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 5被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、スマートエモビリティを実現するための電気自動車（EV）ベースのアグリゲーター（EVBA）モデルを提示し、EVが分散型エネルギー資源として機能することで、従来の充電ステーションベースのアグリゲーター（EVCA）に比べ、コスト効率と柔軟性において優れることが示された。高価格変動下では、EVBAはEVCAに比べ総コストを3.87倍低減するが、劣化、関税、二重の電力制約（OBCおよびCP）を正確にモデル化することが、実現可能で収益性の高いエネルギーアービテージを可能にする上で不可欠である。

ABSTRACT

This is the second paper of a two-paper series on smart e-mobility. The concept defined in the first paper is further elaborated and mathematically formulated in here. A case study is conducted to evaluate the differences between the proposed electric-vehicle-based and the existing charging-station-based emobility systems. Each of the four issues identified in the first paper are individually examined and omission of corresponding constraints are analyzed and quantified.

研究の動機と目的

• 電気自動車が電力市場において分散型エネルギー資源として機能できるように、EVベースのアグリゲーター（EVBA）モデルを数学的に定式化すること。
• 現実世界の制約と動的電力料金の下で、EVBAの経済的パフォーマンスを、従来の充電ステーションベースのアグリゲーター（EVCA）と比較すること。
• バッテリの劣化、グリッド関税、CS手数料、二重の電力制限（OBCおよびCP）といった重要な制約およびコストを省略した場合のスケジューリングの実現可能性と収益性への影響を特定および定量すること。
• 物理的および経済的制約を正確にモデル化することで、最適で現実可能な充電／放電スケジュールが得られ、より高いアービテージ可能性が実現されることを示すこと。
• 特に電力価格が変動しやすい状況下で、EVBAがEVCAに比べて柔軟性の活用とエネルギーアービテージをより効果的に可能にすることを検証すること。

提案手法

• 電気代、グリッド関税、CS手数料、劣化コストを含む総コストを最小化する混合整数線形プログラミング（MILP）最適化モデルをEVBAに構築する。
• 時間変動する電力料金、動的充電関税（グリッドおよびCS）、および放電深さとエネルギー通量に基づくバッテリ劣化コストを統合する。
• 二重の電力制約をモデル化：オンボードチャージャー（OBC）容量および外部充電ポイント（CP）容量を確保し、充電／放電スケジュールの物理的実現可能性を保証する。
• 状態電荷（SoE）動的モデルを用いて、時間経過に伴うEVバッテリの状態を追跡し、最小／最大SoEおよび到着／出発時間の制約を設ける。
• 効率係数η^DCHを用いて、車両からグリッドへの電力送り出し（V2G）をモデル化し、収益の創出を可能にする。
• 劣化、関税、手数料の有無がアービテージ可能性およびコスト結果に与える影響を特定するため、5つの目的関数バリエーション（OF1–OF5）を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的電力料金下で、EVベースのアグリゲーター（EVBA）の経済的パフォーマンスは、従来の充電ステーションベースのアグリゲーター（EVCA）と比べてどのように異なるか？
• RQ2 OBCおよびCPの電力制限といった重要な制約を省略した場合、EV充電スケジュールの実現可能性と収益性にどのような影響が生じるか？
• RQ3 バッテリ劣化コストとさまざまな関税構造は、EVベースのシステムにおけるエネルギーアービテージの魅力にどのように影響するか？
• RQ4 正確な電力制約（OBCおよびCP）が、最適で現実可能な充電／放電入札を可能にする上で果たす役割は何か？
• RQ5 既存のモデルで劣化コストおよび手数料コストを省略することで、どのような不実現的または劣化したスケジューリング意思決定が生じるのか？

主な発見

• 高価格変動下では、3台のEVを対象に、EVBAモデルはEVCAモデルに比べ総充電コストを3.87倍低減する。
• EVBAモデルが最適な結果を得られるのは、OBCおよびCP両方の電力制約を含めた場合に限る。片方のみに依存すると、電力制限違反によりスケジュールが不実現的になる。
• OBCオンリーケースでは、時間3、8–10、23、24にCP容量を超える。CPオンリーケースでは、時間15、16、19–21にOBC容量を超える。これは、実際の運用において不実現的であることを示している。
• 電気代、劣化コスト、グリッド関税、CS手数料のすべてのコスト項目を目的関数（OF5）に組み込むと、総アービテージエネルギーはOF1の90.57 kWhからわずか4.07 kWhにまで低下する。これは、劣化コストが主なコスト要因であることを示している。
• OF2ではバッテリ劣化コストが2.2€の総コストに寄与するが、CS関税はOF4で最も影響が小さい（-1.9€）ため、劣化がアービテージの主な経済的障壁であることが示された。
• 固定4kWの電力制限を設けたケースは過剰に制約されており、アービテージ機会を減少させ、最も高いコストを生じさせる。これは、あまりに制限的な制約がシステム性能を低下させることを証明している。