[論文レビュー] Flexible Energy Management Protocol for Cooperative EV-to-EV Charging

Rongqing Zhang, Xiang Cheng+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2018

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 27被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、二部グラフモデリングとマッチング理論を用いてエネルギー共有を最適化する、協調的車両間（V2V）充電を対象とした柔軟なエネルギー管理プロトコルを提案する。最大重み、EV消費者最適、EV提供者最適のV2Vマッチングアルゴリズムを導入し、シミュレーションで最大30％のエネルギー消費削減を達成するとともに、計算コストを低く抑え、安定マッチングを実現する。EVの利便性を向上させ、ネットワークの社会的福祉を向上させる。

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.

研究の動機と目的

• 非協力的EV充電による電力グリッドへの負荷増加を是正するため、EV間でのピア・ツー・ピアエネルギー共有を可能にする。
• EVがエネルギー消費者としても提供者としても機能できる協調的V2V充電フレームワークを構築する。
• 個々の合理性と取引の安定性を保証しながら、ネットワークの社会的福祉を最適化するエネルギー管理プロトコルを設計する。
• 充電・放電パートナーの知的で分散型のマッチングにより、EVシステム全体のエネルギー消費を低減する。

提案手法

• EVをエネルギー消費者および提供者として分類し、V2Vエネルギー協力を二部グラフとしてモデル化する。
• コストと利益に基づく効用関数を定義し、EVのエネルギー取引における満足度を定量化する。
• 全ネットワークの社会的福祉を最大化するための最大重みV2Vマッチングアルゴリズムを提案する。
• ゲーム理論的概念に基づく安定マッチングアルゴリズムを導入し、個々の合理性と安定性を確保する。
• 遅延受け入れアルゴリズムを用いて、EV消費者最適およびEV提供者最適の安定マッチングを設計する。
• 効用増加、エネルギー消費削減、計算時間などの指標を用いて、シミュレーションによる性能評価を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ネットワーク全体の社会的福祉を最大化するために、EVをどのように効率的にV2V協調充電のためのマッチングに配置できるか？
• RQ2 EVが消費者および提供者として取引する際に、安定的かつ個別合理的なエネルギー取引を保証するマッチングアルゴリズムは何か？
• RQ3 従来の充電方法と比較して、提案プロトコルはエネルギー消費と効用向上の点でどのように異なるか？
• RQ4 V2Vマッチングアルゴリズムにおいて、最適性と計算複雑性のトレードオフは何か？
• RQ5 消費者と提供者の数が変動する動的なEV環境において、プロトコルは効果的にスケーリング可能か？

主な発見

• 最大重みV2Vマッチングアルゴリズムは、最高のネットワーク社会的福祉を達成するが、安定マッチングの代替手法と比較して著しく計算時間が長い。
• EV消費者指向およびEV提供者指向の安定マッチングアルゴリズムは、非常に低い計算複雑性でほぼ最適な性能を達成する。
• 提供者と消費者の数がバランスしている場合、従来の最寄りのステーションでの充電と比較して、EVのエネルギー消費が最大30％削減される。
• 提供者が消費者より少ない場合、EV提供者指向のアルゴリズムがEV消費者指向のアルゴリズムを上回り、逆に提供者が多い場合には逆の傾向が見られる。
• 3つのV2Vマッチングアルゴリズムすべてが、個々のEVの利便性を向上させ、全体のシステムエネルギーコストを低減しており、プロトコルの有効性が裏付けられている。