[論文レビュー] Optimal Thermal Management and Charging of Battery Electric Vehicles over Long Trips

Ahad Hamednia, Victor Davis Hanson+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 7, 2022

Electric Vehicles and Infrastructure被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、長距離走行におけるバッテリ電気自動車（BEV）の統合的熱管理と充電ステーション計画のための混合整数非線形最適化フレームワークを提案する。廃熱回収のためのヒートポンプを統合し、充電ステーションの選択をバイナリ変数でモデル化することで、総エネルギー消費量と充電時間を最小化し、これらの特徴を有しないベースライン戦略と比較して、エネルギー消費量を最大19.4%、充電時間を最大30.6%削減する。

ABSTRACT

This paper studies optimal thermal management and charging of a battery electric vehicle driving over long distance trips. The focus is on the potential benefits of including a heat pump in the thermal management system for waste heat recovery, and charging point planning, in a way to achieve optimality in time, energy, or their trade-off. An optimal control problem is formulated, in which the objective function includes the energy delivered by the charger(s), and the total charging time including the actual charging time and the detour time to and from the charging stop. To reduce the computational complexity, the formulated problem is then transformed into a hybrid dynamical system, where charging dynamics are modelled in the domain of normalized charging time. Driving dynamics can be modelled in either of the trip time or travel distance domains, as the vehicle speed is assumed to be known a priori, and the vehicle is only stopping at charging locations. Within the hybrid dynamical system, a binary variable is introduced for each charging location, in order to decide to use or skip a charger. This problem is solved numerically, and simulations are performed to evaluate the performance in terms of energy efficiency and time. The simulation results indicate that the time required for charging and total energy consumption are reduced up to 30.6% and 19.4%, respectively, by applying the proposed algorithm.

研究の動機と目的

• 長距離BEV走行において、走行距離の制限、長時間の充電、熱的非効率性がユーザーの受容性を低下させるという課題に対処すること。
• 熱管理と充電インfraストラクチャの使用を統合的に最適化することで、グリッド・ツー・メーターのエネルギー効率を向上させること。
• ヒートポンプの統合と最適な充電ポイント計画が、さまざまな環境温度下でのエネルギー効率と時間効率に与える影響を評価すること。
• バッテリの温度、充電状態、充電ダイナミクスを捉える計算的に実行可能なハイブリッドダイナミカルシステムモデルを構築すること。
• 車両設計およびユーザーの走行計画に使用可能な、エネルギー効率と総走行時間のパレート最適なトレードオフを提供すること。

提案手法

• 充電器が供給するエネルギーと総充電時間（迂回時間を含む）を含む混合整数非線形計画問題（MINLP）を定式化すること。
• 各充電ステーションの使用・スキップを表す離散的バイナリ変数を用いて、車両をハイブリッドダイナミカルシステムとしてモデル化すること。
• 計算複雑性の低減とスケーラビリティの向上を図るため、正規化時間領域で充電ダイナミクスを表現すること。
• 既知の走行速度プロファイルを用いて、時間または距離領域で走行ダイナミクスをモデル化し、停止間の車両速度を一定と仮定すること。
• 特に寒冷地帯におけるバッテリの充電効率向上を目的に、熱管理システムにヒートポンプを統合して廃熱を回収すること。
• 最適化ツールを用いて数値的に問題を解き、さまざまな条件下でのエネルギー対時間のトレードオフのパレートフロンティアを導出すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 熱管理システムにヒートポンプを統合することで、長距離BEV走行におけるエネルギー消費量と充電時間にどのような影響を与えるか？
• RQ2 環境温度や車両構成に応じて、総走行時間を最小化するか、エネルギー消費量を最小化するかの観点から、最適な充電ステーションの数と位置は何か？
• RQ3 ヒートポンプの有無と異なる充電出力制限がある場合、エネルギー効率と時間効率のトレードオフはどのように変化するか？
• RQ4 最適な充電ポイント計画は、固定またはヒューリスティックな充電戦略と比較して、どれほど迂回時間とエネルギー損失を削減できるか？
• RQ5 提案された最適化フレームワークは、最適性の著しい損失なしに、リアルタイム実装のために簡略化可能か？

主な発見

• ヒートポンプを熱管理システムに統合することで、ヒートポンプなしのシステムと比較して、総エネルギー消費量を最大19.4%、充電時間を最大30.6%削減できる。
• 環境温度が-10 °Cの場合、ヒートポンプを用いることで、乗務員室の暖房需要が低減され、バッテリの充電速度が向上するため、2か所の充電ステーションがエネルギー効率および時間効率の両面で最適と判明した。
• 比較的穏やかな気候（≥0 °C）では、時間またはエネルギーの優先順位に関わらず、最小限の充電ステーション数が最適戦略となる。
• 一部の状況では、迂回時間とエネルギー損失を最小限に抑えるために、1か所の充電ステーションのみを含む戦略が最適となることがあり、これは長時間の充電を許容することを意味する。
• 提案手法により、自動車メーカーおよびユーザーが走行戦略を選択できるパレートフロンティアを導出可能であり、時間効率またはエネルギー効率の優先順位に応じた戦略選択が可能となる。
• 充電開始直前にヒートポンプを最大出力でバッテリを事前加熱することで、充電速度と効率が著しく向上するため、リアルタイム実装のための簡略化手法として有望である。