[논문 리뷰] A Queueing Based Scheduling Approach to Plug-In Electric Vehicle Dispatch in Distribution Systems

Qiao Li, Rohit Negi외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 03. 24.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 14인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 분포션 시스템 내에서 플러그인 전기자동차(PEV) 충전을 최적화하여, 약한 확률적 가정 하에 스루풋 최적성을 보장하는 최대 가중치 큐잉 기반 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 분기 과부하와 전압 강하를 방지하여 고밀도 PEV 통합이 가능하며, 비용이 많이 드는 인프라 업그레이드 없이 재생 가능 에너지 통합을 향상시킨다.

ABSTRACT

Large-scale integration of plug-in electric vehicles (PEV) in power systems can cause severe issues to the existing distribution system, such as branch congestions and significant voltage drops. As a consequence, smart charging strategies are crucial for the secure and reliable operation of the power system. This paper tries to achieve high penetration level of PEVs with the existing distribution system infrastructure by proposing a smart charging algorithm that can optimally utilize the distribution system capacity. Specifically, the paper proposes a max-weight PEV dispatch algorithm to control the PEV charging rates, subject to power system physical limits. The proposed max-weight PEV dispatch algorithm is proved to be throughput optimal under very mild assumptions on the stochastic dynamics in the system. This suggests that the costly distribution system infrastructure upgrade can be avoided, or failing that, at least successfully deferred. The proposed PEV dispatch algorithm is particularly attractive in integrating the renewable energy sources in the distribution system, by successfully absorbing their intermittency.

연구 동기 및 목표

• 기존 분포션 시스템 내에서 플러그인 전기자동차(PEVs)의 고밀도 통합으로 인한 심각한 분기 과부하와 전압 강하 문제를 해결한다.
• 비용이 많이 드는 분포션 시스템 업그레이드 없이 PEV 통합을 극대화하는 스마트 충전 전략을 개발한다.
• 큐잉 이론 원리를 활용하여 PEV 충전 동역학의 확률적 특성 하에서 시스템 안정성과 신뢰성을 확보한다.
• 재생 가능 에너지 자원의 간헐성과 연계하여 PEV 충전을 조율함으로써 효과적인 재생 가능 에너지 통합을 가능하게 한다.

제안 방법

• 큐 백로그와 시스템 제약 조건을 기반으로 동적으로 충전 속도를 제어하는 최대 가중치 PEV 디스패치 알고리즘을 수립한다.
• PEV 충전 수요를 큐에 도착하는 확률적 도착으로 간주하여 분포션 시스템을 큐잉 네트워크로 모델링한다.
• 분포션 시스템의 물리적 제약 조건, 예를 들어 분기 전류 제약과 전압 제약을 최적화 문제에 경계 조건으로 통합한다.
• 라이아푸노프 최적화 기법을 사용하여 시스템 동역학에 대한 약한 가정 하에 스루풋 최적성을 증명한다.
• PEV 가용성과 재생 에너지 출력의 실시간 변화에 대응할 수 있도록 알고리즘을 적응형으로 설계한다.
• 실시간 분포션 시스템 운영 환경에서 구현 가능하고 확장 가능한 알고리즘 설계를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제의 확률적 동역학 하에서 큐잉 기반 스케줄링 접근 방식이 PEV 충전에서 스루풋 최적성을 달성할 수 있는가?
• RQ2 제안된 알고리즘이 고밀도 PEV 통합이 이루어진 분포션 네트워크에서 분기 과부하와 전압 위반을 어느 정도 방지할 수 있는가?
• RQ3 조정된 PEV 충전을 통해 알고리즘은 재생 가능 에너지의 간헐성에 얼마나 효과적으로 대응할 수 있는가?
• RQ4 어떤 시스템 조건에서 알고리즘이 인프라 업그레이드 없이도 안정성과 최적성을 유지하는가?

주요 결과

• 제안된 최대 가중치 PEV 디스패치 알고리즘은 PEV 도착 및 재생 에너지 생성의 확률적 행동에 대해 매우 약한 가정 하에서도 스루풋 최적이 보장됨을 증명하였다.
• 알고리즘은 분기 과부하와 전압 강하를 성공적으로 방지하여 고밀도 PEV 통합 수준에서도 분포션 시스템의 안정적 운영을 가능하게 하였다.
• 제안된 알고리즘이 기존 인프라 용량을 효율적으로 활용함으로써 시스템 인프라 업그레이드를 연기하거나 완전히 피할 수 있었다.
• 재생 에너지 생성 패턴과 PEV 충전을 일치시킴으로써 알고리즘이 넷 로드 변동성을 완화하고 재생 가능 에너지 통합을 향상시켰다.