[논문 리뷰] Placement of EV Charging Stations --- Balancing Benefits among Multiple Entities

Chao Luo, Yih-Fang Huang외 1명|RePEc: Research Papers in Economics|2018. 01. 07.

Electric Vehicles and Infrastructure인용 수 41

한 줄 요약

본 논문은 과점 시장에서 전기차 충전소를 배치하기 위한 다단계 프레임워크를 개발하고, 수요를 예측하기 위해 nested logit 모델을 사용하고, QoS 및 전력망 영향 제약 하에서 최적 배치를 도출하기 위해 Bayesian game을 활용한다.

ABSTRACT

This paper studies the problem of multi-stage placement of electric vehicle (EV) charging stations with incremental EV penetration rates. A nested logit model is employed to analyze the charging preference of the individual consumer (EV owner), and predict the aggregated charging demand at the charging stations. The EV charging industry is modeled as an oligopoly where the entire market is dominated by a few charging service providers (oligopolists). At the beginning of each planning stage, an optimal placement policy for each service provider is obtained through analyzing strategic interactions in a Bayesian game. To derive the optimal placement policy, we consider both the transportation network graph and the electric power network graph. A simulation software --- The EV Virtual City 1.0 --- is developed using Java to investigate the interactions among the consumers (EV owner), the transportation network graph, the electric power network graph, and the charging stations. Through a series of experiments using the geographic and demographic data from the city of San Pedro District of Los Angeles, we show that the charging station placement is highly consistent with the heatmap of the traffic flow. In addition, we observe a spatial economic phenomenon that service providers prefer clustering instead of separation in the EV charging market.

연구 동기 및 목표

• EV 충전 확장에서 다수의 충전서비스 제공자 간 이익의 균형, 소비자 만족도, 그리고 전력망 신뢰성을 달성한다.
• station-level demand를 예측하기 위해 nested logit으로 EV 소유자의 충전 선택을 모델링한다.
• 최적의 충전소 배치 및 가격 책정을 결정하기 위해 Bayesian game을 통해 공급자 간 전략 상호 작용을 분석한다.

제안 방법

• EV 충전 시장을 Level 1, Level 2, Level 3 충전 서비스로 구성된 3-제 공급자 oligopoly로 모델링한다.
• 후보 충전소에서의 총수요를 예측하기 위해 nested logit 프레임워크를 사용한다.
• 전력망 영향 지표와 그리드 스트레스 페널티를 공급자 유틸리티 함수에 포함시킨다.
• 균형 전략을 얻기 위해 충전소 배치와 가격 책정을 Bayesian game으로 형식화한다.
• The EV Virtual City 1.0 시뮬레이터를 개발하여 EV 소유자, 교통 네트워크, 전력망 및 충전 인프라 간의 상호 작용을 연구한다.

Figure 1: The Architecture of The EV Virtual City 1.0

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계획된 충전 위치가 QoS 제약을 만족하고 전력망 교란을 최소화하면서 공급자 이익을 극대화하려면 어떻게 해야 하나?
• RQ2 이동 및 충전소 속성을 이용하여 nested logit 모델로 EV 소유자의 충전 수요를 어떻게 예측할 수 있는가?
• RQ3 정보 비대칭하에서 충전소 배치 및 가격 책정에서 서비스 제공자 간 전략적 상호 작용의 특징은 무엇인가?
• RQ4 이동성, 도로망, 전력망 간의 상호 의존성이 최적의 충전소 배치에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 Bayesian game 프레임워크 하에서 공급자들의 군집화(clustering) 또는 분산(dispersion)이 균형으로 나타나는가?

주요 결과

• 충전소 배치는 트래픽 히트맵과 일치하여 수요와 교통 흐름 패턴 사이의 일관성을 보여준다.
• Bayesian game 하에서 EV 충전 시장에서 공급자들은 서로 분리하기보다는 군집화되는 경향이 있다.
• 모형은 유틸리티에 의해 조정 가능한 가중치 w에 의해 지배되는 이익과 그리드 간섭 사이의 트레이드오프를 보여 준다.
• nested logit 모델은 충전소 수준의 수요를 추정하고 가격 책정 및 배치 결정에 정보를 제공한다.
• The EV Virtual City 1.0 시뮬레이터는 사용자, 도로, 전력 망 및 충전 인프라 간의 상호 작용 분석을 용이하게 한다.

Figure 2: Roads and Buildings of San Pedro District