ev_chargingcoordination2017

流通ネットワークでの電気自動車充電の最適なスケジューリング

プロジェクト要約

輸送部門は、総エネルギー消費のかなりの割合を占めており、これまでは主に化石燃料に基づいています。道路輸送の大規模な電化による温室効果ガス排出量の緩和は、流通ネットワークの電圧プロファイルと過負荷ネットワーク機器を劣化させる可能性があります。中央集権的かつ調整された方法で電気自動車の充電スケジュールを制御することで、問題を軽減する潜在的なソリューションが提供され、ネットワークインフラストラクチャのアップグレードへの投資を延期する可能性があります。

この作業では、ローカルな電圧分配ネットワークで電気自動車を一晩充電するための堅牢なコストを最小化する一方的な1日目のスケジューリングルーチンが提示され、確率的環境でのローカルネットワーク、機器、および充電需要の制約を観察します。計算の複雑さを減らすために、線形電力フロー近似が利用されます。モデル化された環境には、不確実な住宅の需要、市場価格、および確率的な毎日の旅行距離、到着、出発時間など、電気自動車の所有者のモビリティ行動が含まれます。これらのパラメーターの確率分布に関する知識は、充電コスト、ネットワークの過負荷、電圧違反、充電信頼性に関するリスクをヘッジするために使用されます。

この結果は、不確実性の影響と、最適化中にリスクの特定の側面に対処することの有効性に関する洞察を提供します。特に、初期バッテリー充電レベルのより保守的な推定値を伴う、一時的に変動する家庭レベルの需要のピークと計画の検討により、最適化されたスケジュールの信頼性と技術的実現可能性が向上しました。さらに、変動する電力価格の影響を増幅する動的グリッド課税の導入は、需要側の管理によるコスト削減の可能性の重要な決定要因を構成し、財政的なわずかな意味しかない可能性があることが概説されています。

インストール

...実行可能ファイルを使用します

setup.pyを実行して、必要なすべてのパッケージをインストールします。ファイルは実行可能です。

... Conda Main環境を使用します

condaに要件をインストールします。

 $ conda install --file requirements.txt

...コンドラ環境の使用

端末（LinuxまたはMacOS）またはコマンドラインウィンドウ（Windows）で次のコマンドを実行することにより、必要なパッケージを使用して新しいコンドラ環境を作成し、 requirements.yml含むディレクトリ内でこのコマンドを実行するようにします。

conda env create -f requirements.yml

ランニング

実行するには、最初に、 parameters/evalParams.iniでパラメーターを指定し、 /src/run.py run.pyを実行します。

報告

論文と分析は/docs/で補完されます

結果

結果は、ユニークな日付シングルトンで示されるフォルダーに/log/に保存されます。この論文に使用される結果は、ファイルサイズが大きいため、リクエストに応じて利用できます。