[논문 리뷰] EV-based Smart E-mobility System -- Part II: Formulation and Case Study

Ivan Pavić, Hrvoje Pandžić외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 23.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 5인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 스마트 전기 이동성에 대한 전기자동차(EV) 기반 집행자(EVBA) 모델을 수립하여, 탈중앙화된 에너지 자원으로 기능하는 전기자동차가 기존의 충전소 기반 집행자(EVCA)보다 비용 효율성과 유연성 면에서 뛰어나다는 것을 입증한다. 높은 전기 요금 변동성 하에서 EVBA는 총 비용을 EVCA 대비 3.87배 감소시키며, 고장, 세금, 双중 전력 제약 조건(OBC 및 CP)을 정확히 모델링하는 것이 실현 가능하고 수익성 있는 에너지 아비트라주를 위해 필수적임을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 전기자동차가 전력 시장에서 탈중앙화된 에너지 자원으로 기능할 수 있도록 수학적으로 전기자동차 기반 집행자(EVBA) 모델을 수립하는 것.
• 실제 제약 조건과 동적 전력 가격 하에서 기존의 충전소 기반 집행자(EVCA)와의 경제적 성과를 비교하는 것.
• 배터리 고장, 전력망 세금, 충전소 수수료, 이중 전력 제한(OBC 및 CP)과 같은 핵심 제약 조건과 비용을 생략할 경우 스케줄링의 실현 가능성과 수익성에 미치는 영향을 규명하고 정량화하는 것.
• 물리적 및 경제적 제약 조건을 정확히 모델링할 경우 최적의 실현 가능한 충전/방전 스케줄이 도출되며, 더 높은 아비트라주 잠재력이 발생함을 입증하는 것.
• 특히 전력 가격이 변동성이 높은 상황에서 EVBA가 EVCA보다 더 나은 유연성 활용과 에너지 아비트라주를 가능하게 함을 검증하는 것.

제안 방법

• 전기, 전력망, 충전소, 고장 비용을 포함한 총 비용을 최소화하는 혼합정수선형계획(MILP) 최적화 모델을 EVBA에 적용한다.
• 시간에 따라 변하는 전력 가격, 동적 충전 세금(전력망 및 충전소), 깊이 방전 및 에너지 통과량 기반의 배터리 고장 비용을 통합한다.
• 이중 전력 제약 조건을 모델링: 차량 내장 충전기(OBC) 용량과 외부 충전 포인트(CP) 용량을 고려하여 충전/방전 스케줄의 물리적 실현 가능성을 확보한다.
• 에너지 상태(SoE) 동적 모델을 사용해 시간에 따라 전기자동차 배터리 수준을 추적하며, 최소/최대 SoE 및 도착/이동 시간 제약 조건을 포함한다.
• 효율성 계수 η^DCH를 사용해 차량-전력망(V2G) 방전을 모델링하고 이중 에너지 흐름과 수익 창출을 가능하게 한다.
• 아비트라주 잠재력과 비용 결과에 영향을 미치는 고장, 세금, 수수료 포함 여부를 분리하기 위해 다섯 가지 목적 함수 변형(OF1–OF5)을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 전력 가격 하에서 전기자동차 기반 집행자(EVBA)의 경제적 성과는 기존의 충전소 기반 집행자(EVCA)와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ2 OBC 및 CP 전력 제한과 같은 핵심 제약 조건을 생략할 경우 충전 스케줄의 실현 가능성과 수익성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 배터리 고장 비용과 다양한 세금 체계는 전기자동차 기반 시스템에서 에너지 아비트라주의 매력도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 정확한 전력 제약 조건(OBC 및 CP)이 최적의 실현 가능한 충전/방전 입찰을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 기존 모델에서 고장 비용과 수수료 비용을 생략할 경우 얼마나 심각한 실현 불가능성 또는 비최적 스케줄링 결정이 발생하는가?

주요 결과

• 고전력 가격 변동성 하에서, 세 대의 전기자동차에 대해 EVBA 모델은 EVCA 모델 대비 총 충전 비용을 3.87배 감소시킨다.
• EVBA 모델은 OBC 및 CP 전력 제약 조건을 모두 포함할 때에만 최적의 결과를 도출한다; 단지 하나의 제약 조건만 고려할 경우 전력 제한 위반으로 인해 실현 불가능한 스케줄이 발생한다.
• OBC 전용 케이스는 시간 3, 8–10, 23 및 24에 CP 용량을 초과하며, CP 전용 케이스는 시간 15, 16, 19–21에 OBC 용량을 초과하여 실제 운영에서 실현 불가능함을 보여준다.
• 전기, 고장, 전력망 세금, 충전소 수수료를 목적 함수에 모두 포함한 경우(OF5) 총 아비트라주 에너지는 OF1의 90.57kWh에서 단지 4.07kWh로 감소하여 고장 비용이 주요 비용 요소임을 입증한다.
• 배터리 고장 비용은 OF2에서 총 비용의 2.2€ 기여를 하며, 충전소 세금은 OF4에서 가장 작은 영향(-1.9€)을 미치므로 고장 비용이 아비트라주에 대한 주요 경제적 장벽임을 시사한다.
• 고정 4kW 전력 제한을 적용한 케이스는 과도하게 제약이 강화되어 아비트라주 기회가 감소하고 총 비용이 가장 높아지며, 이는 지나친 제약 조건이 시스템 성능을 저하시킴을 증명한다.