[논문 리뷰] Joint Management of Electric Vehicles in Coupled Power and Transportation Networks.

Mahnoosh Alizadeh, Hoi-To Wai외 4명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 11.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 51인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 고도로 침투된 전기자동차(EV) 환경에서 연계된 전력망과 교통망에 대한 공동 관리 프레임워크를 제안한다. 개인 EV 소유자의 비용 최소화 차량 충전 및 이동 결정을 가상의 충전 간선을 갖춘 확장된 그래프 상의 최단경로 문제로 모델링한다. 주요 기여는 데이터 기밀성을 유지하면서도 독립된 시스템 운영자가 사회적으로 최적의 결과를 달성할 수 있도록 하는 협업 기반 기법이며, 수치 결과는 상호의존성을 忽시할 경우 악성 운영 영향이 발생함을 보여준다.

ABSTRACT

We study the system-level effects of the introduction of large populations of Electric Vehicles on the power and transportation networks. We assume that each EV owner solves a decision problem to pick a cost-minimizing charge and travel plan. This individual decision is affected by traffic congestion in the transportation network, affecting travel times, as well as as congestion in the power grid, resulting in spatial variations in electricity prices for battery charging. We show that this decision problem is equivalent to finding the shortest path on an transportation graph, with virtual arcs that represent charging options. Using this extended graph, we study the collective effects of a large number of EV owners individually solving this path planning problem. We propose a scheme in which independent power and transportation system operators can collaborate to manage each network towards a socially optimum operating point while keeping the operational data of each system private. We further study the optimal reserve capacity requirements for pricing in the absence of such collaboration. We showcase numerically that a lack of attention to interdependencies between the two infrastructures can have adverse operational effects.

연구 동기 및 목표

• 대규모 EV 통합이 전력망과 교통망에 미치는 체계적 영향을 분석한다.
• 교통 및 전기 요금 혼잡 상태에 영향을 받는 비용 최소화 경로 계획 문제로 개인 EV 소유자의 의사결정을 모델링한다.
• 전력 및 교통 시스템 운영자 간의 협업 메커니즘을 개발하여 사생활 보호를 유지하면서 사회적 최적 상태를 달성한다.
• 협업이 없는 경우 가격 책정을 위한 최적의 비축 용량 요구사항을 평가한다.
• 고도의 EV 침투 상황에서 두 인프라 간의 상호의존성을 忽시할 경우 발생하는 운영 위험을 정량화한다.

제안 방법

• 차량 이동 그래프에 다양한 위치와 시간의 충전 옵션을 나타내는 가상 간선을 추가하여, EV 소유자의 결정을 최단경로 문제로 모델링한다.
• 통합 혼잡 효과 하에서의 균형 조건을 기반으로 EV 집단 행동을 변분부등식 문제로 수식화한다.
• 이중 분해를 활용한 분산형 조정 기법을 도입하여 전력 및 교통 운영자 간의 협업을 가능하게 하면서도 데이터 기밀성을 유지한다.
• 라그랑주 완화 기법을 사용하여 공동 최적화 문제를 각 시스템 운영자가 독립적으로 해결할 수 있는 부분문제로 분해한다.
• 전력망 혼잡과 교통 지연을 반영한 마진비용 기반의 가격 책정 메커니즘을 도출한다.
• 테스트 케이스를 활용한 수치적 평가를 통해 협업과 고립 운영 상황을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 교통 혼잡과 전력망 혼잡이 동시에 EV 소유자의 충전 및 경로 선택에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 전력 및 교통 시스템 운영자 간의 협업 전략이 데이터 기밀성을 유지하면서도 사회적 효율성을 달성하는 데 최적은 무엇인가?
• RQ3 운영자가 협업하지 않을 경우 가격 책정을 위한 비축 용량 요구사항이 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 고도의 EV 침투 상황에서 전력망과 교통망 간의 상호의존성을 忽시할 경우 발생하는 운영 결과는 무엇인가?
• RQ5 제안된 공동 관리 프레임워크는 고립된 네트워크 관리 대비 체계적 효율성을 어느 정도 향상시키는가?

주요 결과

• 공동 관리 프레임워크는 사생활 보호를 유지하면서도 비밀 정보를 노출하지 않고 전력망과 교통망을 조율함으로써 사회적으로 최적의 운영 지점에 도달한다.
• 혼잡 상태 하에서 개인 EV의 의사결정은 가상 충전 간선을 포함한 확장된 그래프 상의 최단경로 문제로 정확하게 모델링될 수 있다.
• 수치 결과는 네트워크 간 상호의존성을 忽시할 경우 시스템 비용 증가 및 비효율성 등의 심각한 악성 운영 영향이 발생함을 입증한다.
• 운영자 간 협업은 고립된 관리 대비 전체 시스템 비용을 감소시키고 자원 활용도를 향상시킨다.
• 마진비용 기반의 제안된 가격 책정 메커니즘은 양쪽 네트워크의 혼잡 외부성 효과를 효과적으로 내재화한다.
• 가격 책정을 위한 최적의 비축 용량 요구사항은 협업 수준에 민감하며, 높은 수준의 협업은 과도한 비축 용량의 필요성을 감소시킴을 보여준다.