[論文レビュー] Joint Management of Electric Vehicles in Coupled Power and Transportation Networks.

Mahnoosh Alizadeh, Hoi-To Wai+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 11, 2015

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 51被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、高水準の電気自動車（EV）浸透を想定した、連携した電力網および交通網における統合的管理フレームワークを提案する。EV所有者の個々のコスト最小化の充電および移動意思決定を、仮想充電アークを備えた拡張グラフ上の最短経路問題としてモデル化する。主な貢献は、独立したシステム運用者がデータの機微性を保ちつつ社会的最適な結果を達成できる協働スキームの構築であり、数値結果から、相互依存性を無視すると悪影響を及ぼす運用上の問題が生じることが示された。

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.

研究の動機と目的

• 大規模なEV統合が電力網および交通網に与えるシステムレベルの影響を分析すること。
• 交通状況および電力料金の混雑状態に影響を受けるコスト最小化のルート計画問題として、個々のEV所有者の意思決定をモデル化すること。
• 電力および交通システム運用者間の協働メカニズムを構築し、プライベートな運用データを暴露せずに社会的最適性を達成すること。
• 協働が行われない場合の価格設定に必要な最適な予備容量要件を評価すること。
• 高水準のEV浸透下で、電力網と交通網の相互依存性を無視した場合に生じる運用上のリスクを定量化すること。

提案手法

• 交通網に、異なる場所および時間における充電選択肢を表す仮想アークを追加したグラフ上での最短経路問題としてEV所有者の意思決定をモデル化する。
• EVの集団的行動を、両方の混雑状態が重畝する均衡状態を捉えるための変分不等式問題として定式化する。
• 双対分解を用いた分散型協調スキームを導入し、電力および交通運用者間の協働を可能にするとともに、データの機微性を保持する。
• ラグランジュ緩和法を用いて、共同最適化問題を各システム運用者が独立して解ける部分問題に分解する。
• 電力網の混雑状態および交通遅延を反映したマージナルコストに基づく価格設定メカニズムを導出する。
• テストケースを用いた数値的評価により、協働ありと孤立運用との結果を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 交通混雑と電力網混雑が、EV所有者の充電および経路選択意思決定にどのように同時に影響を与えるか。
• RQ2 電力および交通システム運用者が協働することで、データの機微性を保ちながら社会的効率的結果を達成する最適な戦略は何か。
• RQ3 運用者が協働しない場合、価格設定に必要な予備容量要件がシステム性能にどのように影響を与えるか。
• RQ4 高水準のEV浸透下で、電力網と交通網の相互依存性を無視した場合に生じる運用上の結果は何か。
• RQ5 提案された統合的管理フレームワークは、孤立したネットワーク管理に比べて、どれほどシステム効率を向上させるか。

主な発見

• 統合的管理フレームワークは、プライベートな運用データを暴露せずに、電力網および交通網を連携させることで社会的最適な運用点を達成した。
• 混雑状態下での個々のEV意思決定は、仮想充電アークを備えた拡張グラフ上の最短経路問題として正確にモデル化できる。
• 数値結果から、両ネットワーク間の相互依存性を無視すると、システムコストの増加や非効率性といった顕著な悪影響が生じることが示された。
• システム運用者間の協働は、孤立運用に比べて全体のシステムコストを低減し、リソースの活用効率を向上させた。
• マージナルコストに基づく提案された価格設定メカニズムは、両ネットワークにおける混雑外部性を効果的に内部化した。
• 価格設定に必要な最適な予備容量要件は、連携の程度に敏感であり、連携度が高くなるほど過剰な予備容量の必要性が低下することが示された。