[論文レビュー] Multi-Objective Optimization of Electric Vehicle Charging Schedule with Time of Use Tariff.

Hui Song, Chen Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2021

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 26被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、時制別料金（TOU）制度下での電気自動車（EV）充電を最適化し、EV所有者のコスト、充電ステーションの利益、電力系統への影響をバランスさせる制約付き多目的進化的アルゴリズムを用いた、多目的EV充電スケジューリング（MOEVCS）フレームワークを提案する。このフレームワークは、4つの異なる充電需要シナリオにおいて、対立する目的の間で効果的にトレードオフを実現し、協調性とステークホルダー利益のバランスを向上させることを示している。

ABSTRACT

The increased uptake of electric vehicles (EVs) leads to increased demand for electricity, and sometime pressure to power grids. Uncoordinated charging of EVs may result in putting pressure on distribution networks, and often some form of optimisation is required in the charging process. Optimal coordinated charging is a multi-objective optimisation problem in nature, with objective functions such as minimum price charging and minimum disruptions to the grid. In this manuscript, we propose a general multi-objective EV charging/discharging schedule (MOEVCS) framework, where the time of use (TOU) tariff is designed according to the load request at each time stamp. To obtain the optimal scheduling scheme and balance the competing benefits from different stakeholders, such as EV owners, EV charging stations (EVCS), and the grid operator, we design three conflicting objective functions including EV owner cost, EVCS profit, and the network impact. Moreover, we create four application scenarios with different charging request distributions over the investigated periods. We use a constraint multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) to solve the problem. Our results demonstrate the effectiveness of MOEVCS in making a balance between three conflicting objectives.

研究の動機と目的

• 無差別な電気自動車（EV）充電による配電網への圧力の増大に対処すること。
• EV所有者、充電ステーション、系統運用者間の対立する目的をバランスさせる協調的EV充電フレームワークを開発すること。
• 各タイムスロットにおける負荷要求に応じて動的に反応する時制別（TOU）料金メカニズムを設計すること。
• 複数のシナリオにおける多様な充電需要分布下で、提案フレームワークのパフォーマンスを評価すること。
• EV所有者のコストを最小化し、EV充電ステーションの利益を最大化し、系統への影響を低減する最適なトレードオフを達成すること。

提案手法

• EV所有者のコスト、EV充電ステーション（EVCS）の利益、系統への影響という3つの対立する目的を持つ、一般化された多目的EV充電／放電スケジューリング（MOEVCS）フレームワークを提案する。
• 各時間インターバルにおけるリアルタイムの負荷要求に基づいて動的に変化するTOU料金を設計し、系統状態を反映させる。
• ステークホルダーの利害を表す3つの目的関数を有する制約付き多目的最適化問題として問題を定式化する。
• 最適化問題を解き、パレート最適解を生成するために制約付き多目的進化的アルゴリズム（MOEA）を採用する。
• 時間枠全体にわたり異なる充電要求分布を示す4つの明確に区別された応用シナリオを定義し、フレームワークのロバストネスを検証する。
• MOEAを用いて目的間のトレードオフを探索し、すべてのシナリオにおいてバランスの取れたスケジューリング手法を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EV所有者のコストを最小限に抑えつつ、充電ステーションの利益を維持し、電力系統への負担を軽減するためには、EV充電をどのように協調的に管理すべきか？
• RQ2 動的な時制別（TOU）料金は、EV充電スケジューリングにおけるステークホルダーの目的をどのようにバランスに寄与するか？
• RQ3 本研究で提案するMOEVCSフレームワークは、時間帯ごとのEV充電需要パターンの違いに対して、どのように性能を発揮するか？
• RQ4 多目的進化的アルゴリズムは、EV充電スケジューリングにおける対立する目的をどれほど効果的にバランスできるか？
• RQ5 協調的充電シナリオにおいて、EV所有者のコスト、EVCSの利益、系統への影響の間には、どのようなトレードオフが生じるか？

主な発見

• MOEVCSフレームワークは、EV所有者のコスト、EVCSの利益、系統への影響という3つの対立する目的の間で、バランスの取れたトレードオフを達成した。
• リアルタイムの負荷要求に基づく動的TOU料金の導入により、充電スケジュールの適応性と公平性が向上した。
• 制約付き多目的進化的アルゴリズムは、4つのすべての応用シナリオにおいて、パレート最適解を効果的に生成した。
• 時間帯ごとの異なる充電需要分布は、最適スケジューリングの結果とトレードオフの特性に顕著な影響を及ぼした。
• フレームワークは、無差別な充電と比較して、協調性の向上効果を示し、系統への負担と運用コストの両方を低減した。
• 結果から、多目的最適化が、公正で持続可能なEV充電運用を実現する上で不可欠であることが確認された。