[论文解读] City-wide modeling of Vehicle-to-Grid Economics to Understand Effects of Battery Performance

Heta A. Gandhi, Andrew Dickson White|arXiv (Cornell University)|Aug 12, 2021

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 46被引用 9

一句话总结

本研究开发了一套城市级随机模型，用于在现实条件下评估车网互动（V2G）的经济性，综合考虑了六座美国城市的实际驾驶模式、电池退化及分时电价。研究发现，充电速率和效率是影响电动汽车车主利润的主导因素，而电池成本和循环寿命的影响微乎其微，表明未来V2G研究与设计应优先关注这些性能指标。

ABSTRACT

Vehicle-to-grid (V2G) is a promising approach to solve the problem of grid-level intermittent supply and demand mismatch, caused due to renewable energy resources, because it uses the existing resource of electric vehicle (EV) batteries as the energy storage medium. EV battery design together with an impetus on profitability for participating EV owners is pivotal for V2G success. To better understand what battery device parameters are most important for V2G adoption, we model the economics of V2G process under realistic conditions. Most previous studies that perform V2G economic analysis, assume ideal driving conditions, use linear battery degradation models, or only consider V2G for ancillary services. Our model accounts realistic battery degradation, empirical charging efficiencies, for randomness in commute behavior, and historic hourly electricity prices in six cities in the United States. We model user behavior with Bayesian optimization to provide a best-case scenario for V2G. Across all cities, we find that charging rate and efficiency are the most important factors that determine EV users' profits. Surprisingly, EV battery cost and thus degradation due to cycling has little effect. These findings should help focus research on figures of merit that better reflect real usage of batteries in a V2G economy.

研究动机与目标

• 在现实、随机的驾驶与电价条件下，评估V2G对电动汽车车主的微观经济可行性。
• 评估电池性能指标（尤其是充电速率、效率与退化）对V2G盈利能力的影响。
• 对比两种经济情景：价格接受者模型与最优售电价格（OSP）模型，以识别用户收益最大的条件。
• 确定地理位置因素（如通勤模式与电价波动性）对V2G节省效果的影响。

提出的方法

• 采用随机模型，整合六座美国城市（凤凰城、芝加哥、波士顿、纽约市、华盛顿特区及其他城市）全年分时电价（LBMP）的实际数据。
• 利用贝叶斯优化建模实际驾驶与工作模式，以模拟真实用户行为并最大化潜在的V2G收益。
• 基于循环与日历老化，采用非线性经验退化函数对电池退化进行建模，反映真实性能表现。
• 模型评估两种经济情景：(1) 价格接受者模型，用户以市场出清价格售电；(2) 最优售电价格（OSP）模型，用户自主设定最优售电价格。
• 年节省金额计算为V2G参与与传统驾驶之间的燃料成本差额，再减去电池退化成本。
• 对电池初始成本、充电速率与效率进行敏感性分析，以识别关键性能驱动因素。

实验结果

研究问题

• RQ1 现实驾驶模式与通勤时间如何影响不同美国城市中V2G的盈利能力？
• RQ2 电池充电速率与效率对V2G参与年节省金额有何影响？
• RQ3 由循环引起的电池退化如何影响净收益，是否超过电力套利带来的收益？
• RQ4 随着价格随时间下降，锂离子电池成本在多大程度上影响V2G盈利能力？
• RQ5 不同经济模型（价格接受者与最优售电价格）如何影响用户节省与采用潜力？

主要发现

• 充电速率与效率是决定V2G利润的最关键因素，随着两者提升，节省金额显著增加。
• 即使到2050年电池初始成本降低50%，V2G的年节省金额仍几乎不变，表明电池成本对盈利能力影响微乎其微。
• 由循环引起的电池退化对净节省影响甚微，表明与以往假设相比，循环寿命在V2G经济性中重要性较低。
• 在凤凰城等城市，工作时间显著影响节省金额，而在华盛顿特区，无论工作时间如何，节省金额均保持较高水平，凸显地理位置特异性动态。
• 最优售电价格（OSP）情景下的利润远高于价格接受者模型，凸显用户自主定价权的重要性。
• 在最佳情景下，V2G节省金额约为每年120至150美元，与英国和西班牙类似研究的发现一致。