[論文レビュー] Scheduling of EV Battery Swapping, I: Centralized Solution

Pengcheng You, Steven H. Low+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 23, 2016

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 23被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、電気自動車（EV）バッテリースワッピングのための集中型最適化フレームワークを提案する。このフレームワークは、総走行距離と発電コストを最小化するために、ステーション割り当てと潮流を統合的にスケジューリングする。AC潮流の二次錐計画（SOCP）緩和と一般化されたベンダーズ分解を用いることで、緩和が正確な場合にグローバル最適解を達成でき、シミュレーションにおいて電圧違反や未対応EVの削減において計算効率と有効性を示した。

ABSTRACT

We formulate an optimal scheduling problem for battery swapping that assigns to each electric vehicle (EV) a best station to swap its depleted battery based on its current location and state of charge. The schedule aims to minimize total travel distance and generation cost over both station assignments and power flow variables, subject to EV range constraints, grid operational constraints and AC power flow equations. To deal with the nonconvexity of power flow equations and the binary nature of station assignments, we propose a solution based on second-order cone programming (SOCP) relaxation of optimal power flow (OPF) and generalized Benders decomposition. When the SOCP relaxation is exact, this approach computes a globally optimal solution. We evaluate the performance of the proposed algorithm through simulations. The algorithm requires global information and is suitable for cases where the distribution network, stations, and EVs are managed centrally by the same operator. In Part II of the paper, we develop distributed solutions for cases where they are operated by different organizations that do not share private information.

研究の動機と目的

• EVバッテリースワッピングのための集中型最適スケジューリングフレームワークを構築し、総走行距離と発電コストを最小化すること。
• AC潮流制約とEVの走行可能範囲制限の下で、ステーション割り当てと潮流の統合最適化を実現すること。
• 電圧制限や潮流方程式を含む電力系統運用制約を満たすことを保証すること。
• AC潮流の非凸性と二値のステーション割り当て変数に対処するため、凸緩和と分解技術を用いること。
• 提案アルゴリズムの性能を、計算効率および電圧違反と未対応EVの削減の観点から評価すること。

提案手法

• 問題は、二値のステーション割り当て変数と非線形なAC潮流方程式を含む混合整数非凸最適化問題として定式化される。
• 非凸なAC潮流方程式を扱うために、最適潮流（OPF）部分問題に二次錐計画（SOCP）緩和が適用される。
• 一般化されたベンダーズ分解を用いて、問題をマスタープロブレム（二値ステーション割り当てを扱う）とスレーブプロブレム（凸OPF緩和を解く）に分解する。
• SOCP緩和がOPFに対して正確である場合、アルゴリズムはグローバル最適解を計算可能であり、多くの実用的径路配電網において成立する。
• グリッドのトポロジー、インピーダンスデータ、バックグラウンド負荷、バッテリーサイズ、EVの位置と充電状態といったグローバル情報に依存する。
• マスタープロブレムにはGurobi、スレーブプロブレムにはMATLABにおけるSDPT3が使用されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集中型最適化フレームワークは、EVバッテリースワッピングと潮流を統合的にスケジューリングし、総走行距離と発電コストを最小化できるか？
• RQ2 実際の配電網において、非凸なAC潮流方程式を近似するSOCP緩和はどの程度有効か？
• RQ3 提案手法は、最近接ステーションポリシーと比較して、どの程度電圧低下違反（VDV）を低減できるか？
• RQ4 EV数の増加に伴い、アルゴリズムの計算効率はどのように変化するか？
• RQ5 バッテリーの可用性とステーションの混雑状況が、異なる割り当てポリシー下での未対応EVに与える影響は何か？

主な発見

• SCE 56バス配電系統において、OPFのSOCP緩和は大多数のケースで正確であることが確認され、グローバル最適性が保証された。
• 提案されたアルゴリズムは、シミュレーションで示されるように、EV数に応じて計算時間が合理的に増加する一方で、効率的にグローバル最適解を達成した。
• 400台のEVに対しても平均計算時間が低く保たれ、実用的導入における計算可能性を示した。
• 走行距離の重みを軽くした場合、最近接ステーションポリシーと比較して、提案手法は目的関数値を最大15%まで低減した。
• 最近接ステーションポリシーでは、EV数の増加に伴い電圧低下違反（VDV）が顕著に増加し、特に人気ステーションにバッテリー供給が不足している場合に顕著であった。
• 最近接ステーションポリシーでは、平均して25%のEVがステーション3と4の混雑により未対応となった一方で、ステーション1と2はバッテリーが未利用状態にあった。