[论文解读] 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 7

一句话总结

本文提出了一种在高比例电动汽车（EV）渗透背景下，对耦合的电力与交通网络进行联合管理的框架，将个体EV车主的成本最小化充电与出行决策建模为在扩展图上的最短路径问题，其中包含表示不同位置和时间充电选项的虚拟充电弧。核心贡献在于一种协作机制，使独立的系统运营商能够在保护数据隐私的前提下实现社会最优结果，数值结果表明，忽视相互依赖性将导致不利的运行影响。

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.

研究动机与目标

• 分析大规模电动汽车接入对电力与交通网络的系统级影响。
• 将个体EV车主的决策建模为受交通与电价拥堵影响的成本最小化路径规划问题。
• 开发电力与交通系统运营商之间的协作机制，实现在不暴露私有运行数据的前提下达到社会最优。
• 评估在缺乏协作时定价所需的最优备用容量需求。
• 量化在高比例电动汽车渗透下，忽视两种基础设施之间相互依赖性所导致的运行风险。

提出的方法

• 将EV车主的决策建模为在增加虚拟弧（代表不同位置和时间充电选项）的交通图上的最短路径问题。
• 将EV集体行为形式化为变分不等式问题，以捕捉联合拥堵效应下的均衡条件。
• 引入一种基于对偶分解的去中心化协调方案，使电力与交通运营商能够在保护数据隐私的前提下实现协作。
• 采用拉格朗日松弛方法将联合优化问题分解为可由各系统运营商独立求解的子问题。
• 基于边际成本推导出反映电力网络拥堵与交通延误的定价机制。
• 使用测试案例对框架进行数值评估，比较协作与孤立运行下的结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 交通拥堵与电网拥堵如何共同影响EV车主的充电与路径选择决策？
• RQ2 电力与交通系统运营商应采取何种最优协作策略，以在保持数据隐私的同时实现社会效率最优？
• RQ3 当运营商不协作时，定价所需的备用容量需求如何影响系统性能？
• RQ4 在高比例电动汽车渗透下，忽视电力与交通网络之间相互依赖性会产生何种运行后果？
• RQ5 与孤立网络管理相比，所提出的联合管理框架在多大程度上提升了系统效率？

主要发现

• 联合管理框架通过协调电力与交通网络，在不暴露私有运行数据的前提下成功实现了社会最优运行点。
• 在拥堵条件下，个体EV的决策可准确建模为在包含虚拟充电弧的扩展图上的最短路径问题。
• 数值结果表明，忽视网络间的相互依赖性将导致显著的不利运行影响，如系统成本上升与效率下降。
• 运营商之间的协作相比孤立管理可降低整体系统成本并提高资源利用率。
• 基于边际成本的定价机制有效将两种网络中的拥堵外部性内部化。
• 结果表明，最优定价备用容量需求对协调水平高度敏感，协调程度越高，对过度储备的需求越低。