[논문 리뷰] Joint Routing of Conventional and Range-Extended Electric Vehicles in a Large Metropolitan Network

Anirudh Subramanyam, Taner Cokyasar외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 23.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 61인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 도시 배송 네트워크에서 전통적 차량과 전기 모드를 결합한 범위 연장 전기차(REEV)를 통합하는 데 새로운 혼합정수계획모형을 제안한다. 정확한 브랜치-프라이스-앤드-컷(BPC) 알고리즘과 반복적 타부 검색 메타휴리스틱을 개발하여 차량 구성과 경로를 최적화하며, 33마일의 순수 전기 주행 가능 거리를 가진 20%의 REEV만 투입해도 에너지 비용을 최대 17% 절감할 수 있고, 차량 주행 거리(VMT)는 0.5% 미만으로 증가시킬 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Range-extended electric vehicles combine the higher efficiency and environmental benefits of battery-powered electric motors with the longer mileage and autonomy of conventional internal combustion engines. This combination is particularly advantageous for time-constrained delivery routing in dense urban areas, where battery recharging along routes can be too time-consuming to economically justify the use of all-electric vehicles. However, switching from electric to conventional fossil fuel modes also results in higher costs and emissions and lower efficiency. This paper analyzes this heterogeneous vehicle routing problem and describes two solution methods: an exact branch-price-and-cut algorithm and an iterated tabu search metaheuristic. From a methodological perspective, we find that the exact algorithm consistently obtains tight lower bounds that also serve to certify the metaheuristic solutions as near-optimal. From a policy standpoint, we examine a large-scale real-world case study concerning parcel deliveries in the Chicago metropolitan area and quantify various operational metrics including energy costs and vehicle miles traveled. We find that by deploying roughly 20% of range-extended vehicles with a modest all-electric range of 33 miles, parcel distributors can save energy costs by up to 17% while incurring less than 0.5% increase in vehicle miles traveled. Increasing the range to 60 miles further reduces costs by only 4%, which can alternatively be achieved by decreasing the average service time by 1 minute or increasing driver working time by 1 hour. Our study reveals several key areas of improvement on which vehicle manufacturers, distributors, and policy makers can focus their attention.

연구 동기 및 목표

• 대규모 도시 배송 네트워크에 범위 연장 전기차(REEV)를 통합하는 데 발생하는 운영 과제를 해결하기 위해.
• REEV가 전기 모드와 화석 연료 모드를 전환할 수 있는 이질적 경로 문제를 모델링하며, 각 모드는 별개의 비용과 배출량을 가진다.
• 대규모 REEVRP 사례를 해결하기 위해 정확한 방법과 메타휴리스틱 방법을 개발하고 비교하기 위해.
• REEV 투입이 에너지 비용, 차량 주행 거리(VMT), 차량 주행 시간(VHT)과 같은 핵심 성과 지표에 미치는 영향을 정량화하기 위해.
• 물류 제공자, 차량 제조사, 정책 결정자들에게 편대 구성과 운영 파rameter에 대한 실질적인 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• BPC(브랜치-프라이스-앤드-컷)를 통해 정확한 해를 도출할 수 있도록 컬럼 생성 기반의 세트 분할 정수계획모형으로 REEVRP를 수립한다.
• 3,000개 이상의 배송 지점이 포함된 대규모 사례를 해결하기 위해 반복적 타부 검색(ITS) 메타휴리스틱을 개발한다.
• REEV를 이중 추진 모드로 모델링: 전기 모드(저비용, 제한된 주행 거리)와 전통적 모드(고비용, 장거리 주행 가능)로 나누어 기술한다.
• 차량 수용 능력, 운전사 근무 시간, 비대칭 이동 시간, 시간에 따라 달라지는 서비스 창구와 같은 현실적인 제약 조건을 통합한다.
• BPC 알고리즘의 가격 산정 하위문제를 통해 REEV의 모드 전환 논리를 고려하면서도 타당한 경로를 동적으로 생성한다.
• ITS에서 국소 최적해에서 벗어나기 위해 이웃 영역 다각화 전략을 활용하여 다수의 반복 동안 해의 품질을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 도시 배송 네트워크에서 전통적 차량과 범위 연장 전기차를 조합할 경우 최적의 편대 구성과 경로 전략은 무엇인가?
• RQ2 REEV의 순수 전기 주행 거리가 시간 제약이 있는 배송 운영에서 총 에너지 비용, VMT, VHT에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 서비스 시간 단축이나 운전사 근무 시간 증가 등의 운영 개선 조치가 REEV의 주행 거리 연장에 의해 달성되는 비용 절감 효과를 어느 정도 대체할 수 있는가?
• RQ4 차량 수용 능력과 편대 규모가 혼합된 REEV 및 전통적 차량 운영 하에서 시스템 전반의 성능 지표에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 정확한 BPC 알고리즘이 메타휴리스틱 해의 품질을 확인할 수 있으며, 문제 크기가 커질수록 해의 갭은 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 33마일의 순수 전기 주행 거리를 가진 REEV를 전체 편대의 20%만 투입해도 에너지 비용을 최대 17% 절감할 수 있고, VMT는 0.5% 미만으로 증가한다.
• REEV의 순수 전기 주행 거리를 33마일에서 60마일로 두 배로 늘여도 에너지 비용 절감 효과는 추가로 4%에 그치며, 수익 감소 현상이 나타난다.
• 평균 서비스 시간을 1분 단축하거나 운전사 근무 시간을 1시간 늘리는 것과 같은 조치는 REEV 주행 거리를 60마일로 연장한 것과 유사한 비용 절감 효과를 낳는다.
• 다양한 순수 전기 주행 거리에서 총 VMT는 거의 일정(차량당 약 55.8마일)하게 유지되며, 이는 절감 효과가 주행 거리 감소에서 비롯되지 않고 모드 전환에서 비롯됨을 시사한다.
• 120개 이상의 패키지 수용 능력을 초과해 차량 수용 능력을 늘려도 비용이나 VMT 절감 효과가 유의미하게 증가하지 않으며, 이는 주로 시간 제약에 의해 결정되기 때문이다.
• BPC 알고리즘은 항상 날카운 하한을 제공하여, 최대 100개의 지점까지의 소규모 및 중규모 사례에서 ITS 해가 거의 최적임을 확인한다.