[논문 리뷰] Scheduling of EV Battery Swapping, I: Centralized Solution

Pengcheng You, Steven H. Low외 5명|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 23.

Electric Vehicles and Infrastructure참고 문헌 23인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 전체 전기자동차(EV) 배터리 교환을 위한 중심집중형 최적화 프레임워크를 제안하며, 총 이동 거리와 발전 비용을 최소화하기 위해 정류소 할당과 전력 흐름을 공동으로 스케줄링한다. 교류(AC) 전력 흐름의 제2차원 콘형 프로그래밍(SOCP) 근사화와 일반화 베이너스 분해를 사용하여, 근사화가 정확할 경우 전역 최적해를 달성하며, 시뮬레이션에서 전압 위반과 미처리된 EV를 줄이는 데 있어 계산 효율성과 효과성을 입증한다.

ABSTRACT

We formulate an optimal scheduling problem for battery swapping that assigns to each electric vehicle (EV) a best station to swap its depleted battery based on its current location and state of charge. The schedule aims to minimize total travel distance and generation cost over both station assignments and power flow variables, subject to EV range constraints, grid operational constraints and AC power flow equations. To deal with the nonconvexity of power flow equations and the binary nature of station assignments, we propose a solution based on second-order cone programming (SOCP) relaxation of optimal power flow (OPF) and generalized Benders decomposition. When the SOCP relaxation is exact, this approach computes a globally optimal solution. We evaluate the performance of the proposed algorithm through simulations. The algorithm requires global information and is suitable for cases where the distribution network, stations, and EVs are managed centrally by the same operator. In Part II of the paper, we develop distributed solutions for cases where they are operated by different organizations that do not share private information.

연구 동기 및 목표

• 전체 전기자동차 배터리 교환 최적 스케줄링 프레임워크를 개발하여 총 이동 거리와 발전 비용을 최소화한다.
• 교류 전력 흐름 제약 조건과 EV 주행 범위 제약 조건 하에서 정류소 할당과 전력 흐름의 공동 최적화를 다룬다.
• 전압 한계와 전력 흐름 방정식을 포함한 전력망 운영 제약 조건을 만족시킨다.
• 교류 전력 흐름의 비볼록성과 이진 정류소 할당 변수를 처리하기 위해 볼록 근사화 및 분해 기법을 활용한다.
• 제안된 알고리즘의 성능을 계산 효율성과 전압 위반, 처리되지 않은 EV 수 감소 측면에서 평가한다.

제안 방법

• 문제는 이진 정류소 할당 변수와 비선형 교류 전력 흐름 방정식을 포함한 정수-비볼록 최적화 문제로 수식화된다.
• 비볼록 교류 전력 흐름 방정식를 처리하기 위해 최적 전력 흐름(OPF) 하위문제에 제2차원 콘형 프로그래밍(SOCP) 근사화가 적용된다.
• 일반화 베이너스 분해를 사용하여 문제를 주 문제(이진 정류소 할당 처리)와 종속 문제(볼록 OPF 근사화 해법)로 분해한다.
• SOCP 근사화가 OPF에 대해 정확할 경우, 알고리즘이 전역 최적해를 효율적으로 계산한다. 이는 많은 실용적인 라디얼 배전망에서 성립한다.
• 전체 그리드 구조, 임피던스 데이터, 배경 부하, 배터리 가용성, EV 위치 및 충전 상태 등 전역 정보에 의존한다.
• 이 방법은 주 문제에 대해 Gurobi, 종속 문제에 대해 MATLAB에서 SDPT3를 사용하여 구현되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중심집중형 최적화 프레임워크는 전기자동차 배터리 교환과 전력 흐름을 공동으로 스케줄링하여 총 이동 비용과 발전 비용을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 실제 배전망에서 비볼록 교류 전력 흐름 방정식을 근사화하는 데 있어 SOCP 근사화는 얼마나 효과적인가?
• RQ3 제안된 방법은 가장 가까운 정류소 정책에 비해 전압 강하 위반을 얼마나 줄이는가?
• RQ4 EV 수가 증가함에 따라 알고리즘의 계산 효율성은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 배터리 가용성과 정류소 혼잡도가 다양한 할당 정책 하에서 처리되지 않은 EV 수에 미치는 영향은 어떠한가?

주요 결과

• SCE 56버스 배전피더에서 OPF의 SOCP 근사화는 대부분의 경우 정확한 것으로 확인되어 전역 최적성 달성이 가능했다.
• 제안된 알고리즘이 효율적으로 전역 최적해를 도출하였으며, 시뮬레이션 결과로 볼 때 계산 시간이 EV 수에 비례하여 합리적으로 증가함을 확인하였다.
• 400台의 EV에 대해서도 평균 계산 시간이 낮게 유지되어 실용적 구현 가능성에 유리함을 보였다.
• 이동 거리 가중치를 낮게 설정한 조건에서, 가장 가까운 정류소 정책 대비 목표 함수 값이 최대 15% 감소하였다.
• 가장 가까운 정류소 정책 하에서 EV 수가 증가함에 따라 전압 강하 위반(Voltage Drop Violations, VDV)이 크게 증가하였으며, 특히 인기 있는 정류소에서 배터리 공급이 부족할 경우 두드러졌다.
• 가장 가까운 정류소 정책 하에서 평균 25%의 EV가 정류소 3과 4의 혼잡으로 인해 처리되지 않았고, 정류소 1과 2는 배터리가 미사용된 상태로 남아 있었다.