[論文レビュー] Optimal Routing and Scheduling of Charge for Electric Vehicles: Case Study

John Barco, Andres Guerra+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2013

Electric Vehicles and InfrastructureEngineering被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、エネルギー消費、充電コスト、バッテリー劣化を統合した、電気自動車（BEV）のフリートのルーティングと充電スケジューリングの共同最適化フレームワークを提案する。コロンビアの空港シャトルサービスを事例に、最適スケジューリングがバッテリー寿命を著しく延長し、運用コストを削減することを示すが、車両からグリッド（V2G）の運用は現実的でない条件でのみ利益を上げる。

ABSTRACT

In Colombia, there is an increasing interest about improving public transportation. One of the proposed strategies in that way is the use battery electric vehicles (BEVs). One of the new challenges is the BEVs routing problem, which is subjected to the traditional issues of the routing problems, and must also consider the particularities of autonomy, charge and battery degradation of the BEVs. In this work, a scheme that coordinates the routing, scheduling of charge and operating costs of BEVs is proposed. The simplified operating costs have been modeled considering both charging fees and battery degradation. A case study is presented, in order to illustrate the proposed methodology. The given case considers an airport shuttle service scenario, in which energy consumption of the BEVs is estimated based on experimentally measured driving patterns.

研究の動機と目的

• コロンビアにおけるバッテリー電気自動車（BEV）を用いた効率的な公共交通のニーズに対応すること。
• BEV固有の制約を考慮しつつ、運用コストを最小限に抑える共同ルーティングおよび充電スケジューリングシステムの開発。
• 充電スケジュールが時間の経過とともにバッテリー劣化に与える影響をモデル化および分析すること。
• 実世界のBEVフリート環境における車両からグリッド（V2G）運用の可能性を評価すること。

提案手法

• 混合整数線形プログラミング（MILP）モデルを策定し、BEVのルーティングと充電スケジュールを同時に最適化する。
• 実際のシャトル運用から得られた実験的測定走行パターンに基づいてエネルギー消費を推定する。
• 運用コストには、直接的な充電料金に加え、充電サイクルおよび放電深度の関数としてモデル化された間接的コスト（バッテリー劣化）を含む。
• 車両の航続距離、充電ステーションの利用可能性、およびバッテリー残量状態のダイナミクスに関する制約をモデルに組み込む。
• 実際の運用条件下でのフレームワークの妥当性を検証するため、空港シャトルサービスの事例研究を実施する。
• 電気料金およびインcentive（インcentive）の変動するシナリオ下でのV2G運用の収益性を評価するため、感度分析を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 BEVフリートの合計運用コストを最小限に抑えるために、ルーティングと充電スケジュールをどのように共同最適化できるか？
• RQ2 充電スケジューリングが、車両のライフタイムに及ぼすバッテリー劣化への影響は何か？
• RQ3 充電料金とバッテリー劣化が、BEV運用の経済的実現可能性にどのように影響を及ぼすか？
• RQ4 実世界の状況下で、BEVフリートにおける車両からグリッド（V2G）運用がどのような条件下で収益を上げられるか？
• RQ5 測定された走行パターンを用いた実世界の空港シャトルシナリオにおいて、本フレームワークはどのように性能を発揮するか？

主な発見

• 最適な充電スケジューリングは、非協調的充電と比較してバッテリー劣化を顕著に低減し、バッテリー寿命を延長する。
• ルーティングと充電の共同最適化により、BEVフリートの合計運用コストが最小化され、エネルギー費および劣化コストの削減に起因するコスト削減が達成される。
• V2G運用は、極端に高い電気料金差益や補助金が存在する現実的でないシナリオでのみ収益を上げる。
• 実世界の走行パターンに基づいてエネルギー消費を正確に予測できるため、モデルの実用的適用性が裏付けられる。
• バッテリー劣化は充電頻度および放電深度に強く依存しており、スケジューリング最適化の重要性が浮き彫りになる。
• 事例研究により、協調的スケジューリングがヒューリスティックベースの手法と比較して、合計フリートコストを最大15％まで削減できることを示している。