[논문 리뷰] Flexible Energy Management Protocol for Cooperative EV-to-EV Charging

Rongqing Zhang, Xiang Cheng외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 16.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 27인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 전기자동차(EV) 시스템에서 협업 차량 간 충전(V2V)을 위한 유연한 에너지 관리 프로토콜을 제안하며, 이중 그래프 모델링과 매칭 이론을 사용해 에너지 공유를 최적화한다. 최대 가중치, EV 소비자 최적, EV 공급자 최적의 V2V 매칭 알고리즘을 도입하여 EV의 유틸리티를 향상시키고 네트워크 사회적 복지를 향상시키며 시뮬레이션에서 최대 30%까지 에너지 소비를 감소시키며 안정적인 매칭을 위한 저비용 계산 부하를 구현한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate flexible power transfer among electric vehicles (EVs) from a cooperative perspective in an EV system. First, the concept of cooperative EV-to-EV (V2V) charging is introduced, which enables active cooperation via charging/discharging operations between EVs as energy consumers and EVs as energy providers. Then, based on the cooperative V2V charging concept, a flexible energy management protocol with different V2V matching algorithms is proposed, which can help the EVs achieve more flexible and smarter charging/discharging behaviors. In the proposed energy management protocol, we define the utilities of the EVs based on the cost and profit through cooperative V2V charging and employ the bipartite graph to model the charging/discharging cooperation between EVs as energy consumers and EVs as energy providers. Based on the constructed bipartite graph, a max-weight V2V matching algorithm is proposed in order to optimize the network social welfare. Moreover, taking individual rationality into consideration, we further introduce the stable matching concepts and propose two stable V2V matching algorithms, which can yield the EV-consumer-optimal and EV-provider-optimal stable V2V matchings, respectively. Simulation results verify the efficiency of our proposed cooperative V2V charging based energy management protocol in improving the EV utilities and the network social welfare as well as reducing the energy consumption of the EVs.

연구 동기 및 목표

• 비협력적 전기자동차 충전으로 인한 전력망의 증가하는 부하를 완화하기 위해 동료 간 에너지 공유를 가능하게 하는 것.
• 전기자동차가 에너지 소비자이자 공급자로 기능할 수 있는 협업 V2V 충전 프레임워크를 개발하는 것.
• 개별 합리성과 에너지 거래의 안정성을 보장하면서 네트워크 사회적 복지를 최적화하는 에너지 관리 프로토콜을 설계하는 것.
• 충전 및 방전 파트너를 지능적이고 분산된 방식으로 매칭하여 전기자동차 시스템의 총 에너지 소비를 줄이는 것.

제안 방법

• 전기자동차를 에너지 소비자로, 전기자동차를 에너지 공급자로 보는 이중 그래프로 V2V 에너지 협업을 모델링하는 것.
• 비용과 수익을 기반으로 한 유틸리티 함수를 정의하여 전기자동차의 에너지 거래 만족도를 정량화하는 것.
• 전체 네트워크 사회적 복지를 최대화하기 위해 최대 가중치 V2V 매칭 알고리즘을 제안하는 것.
• 개별 합리성과 안정성을 보장하기 위해 게임 이론 개념에 기반한 안정된 매칭 알고리즘을 도입하는 것.
• 연기 수용 알고리즘을 사용해 EV 소비자 최적 및 EV 공급자 최적의 안정된 매칭을 설계하는 것.
• 유틸리티 증가, 에너지 소비 감소, 계산 시간 등의 지표를 활용해 성능을 시뮬레이션으로 평가하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 네트워크 전체 사회적 복지를 극대화하기 위해 전기자동차를 효율적으로 협업 V2V 충전을 위해 매칭하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 전기자동차가 소비자와 공급자로 기능할 때 안정적이고 개별적으로 합리적인 에너지 거래를 보장하는 매칭 알고리즘은 무엇인가?
• RQ3 에너지 소비와 유틸리티 향상 측면에서 기존 충전 방식과 비교해 제안된 프로토콜은 어떠한가?
• RQ4 V2V 매칭 알고리즘에서 최적성과 계산 복잡도 사이의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ5 소비자와 공급자의 수가 변동하는 동적인 전기자동차 환경에서 프로토콜은 효과적으로 확장 가능한가?

주요 결과

• 최대 가중치 V2V 매칭 알고리즘은 가장 높은 네트워크 사회적 복지를 달성하지만, 안정된 매칭 대비 상당히 높은 계산 시간을 요구한다.
• EV 소비자 중심 및 EV 공급자 중심의 안정된 매칭 알고리즘은 훨씬 낮은 계산 복잡도로 근사 최적 성능을 달성한다.
• 공급자와 소비자의 수가 균형을 이루는 조건에서 기존 최대 인근 정류장 충전 방식 대비 전기자동차의 에너지 소비가 최대 30% 감소한다.
• 공급자가 소비자보다 적을 경우 EV 공급자 중심 알고리즘이 EV 소비자 중심 알고리즘보다 우수하며, 그 반대의 경우도 마찬가지다.
• 세 가지 V2V 매칭 알고리즘 모두 개별 전기자동차의 유틸리티를 향상시키고 총 시스템 에너지 비용을 감소시켜 프로토콜의 효과성을 입증한다.